Descripción de la oferta
Sobre el proyecto Desplácese hacia abajo para obtener una visión general completa de lo que requerirá este trabajo. ¿Es usted el candidato adecuado para esta oportunidad?Nuestro cliente es una compañía tecnológica que ha desarrollado una solución SaaS orientada a medir y maximizar el impacto del desarrollo de software en negocio, proporcionando métricas avanzadas de productividad, calidad y eficiencia de equipos de ingeniería. En un contexto donde la inteligencia artificial está transformando la forma en que se construye software, la compañía está reforzando su equipo con perfiles capaces de llevar modelos de Machine Learning desde la conceptualización hasta su uso real en entornos productivos, contribuyendo directamente a la toma de decisiones basada en datos. Se trata de un proyecto con un fuerte componente técnico, orientado a producto y escalabilidad, y con impacto directo en clientes internacionales. Misión del puesto El objetivo principal del rol será diseñar, desarrollar e implementar soluciones de Machine Learning que permitan extraer valor accionable de grandes volúmenes de datos de desarrollo de software, asegurando su integración efectiva en el producto y su funcionamiento en entornos reales. Responsabilidades Diseñar y desarrollar modelos de Machine Learning aplicados a casos de uso reales Implementar pipelines de datos y modelos en entornos productivos (MLOps) Colaborar con equipos de producto, ingeniería y negocio para definir soluciones Optimizar modelos en términos de rendimiento, escalabilidad y mantenimiento Analizar datos complejos y traducirlos en insights accionables Participar en decisiones de arquitectura y evolución del producto Asegurar la calidad, robustez y fiabilidad de los modelos desplegados Perfil buscado Experiencia sólida en Machine Learning aplicado (idealmente +8 años) Experiencia demostrable llevando modelos a producción (no solo experimentación) Dominio de Python y principales librerías de ML (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) Experiencia en construcción de pipelines de datos y entornos MLOps Conocimiento de entornos cloud (AWS, GCP o Azure) Capacidad para trabajar con datos complejos y no estructurados Perfil autónomo, con pensamiento crítico xcskxlj y orientación a impacto Se valorará especialmente Experiencia en entornos SaaS o productos data-driven Conocimiento de métricas de productividad o calidad de software Experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos de ingeniería Capacidad para conectar la capa técnica con impacto en negocio Qué ofrece el proyecto Participación en un producto tecnológico con fuerte crecimiento y proyección internacional Entorno altamente técnico, con foco en calidad e innovación Capacidad real de impacto en el producto y en decisiones clave Equipo especializado y orientado a excelencia técnica Proyecto estable, con recorrido y ambición
