Machine Learning Engineer - IT Credits
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Descripción del puesto
Como
**Machine Learning Engineer**
en Mercado Libre, diseñarás y escalarás sistemas innovadores y seguros que resuelven problemas reales y de alto impacto. Trabajarás en un entorno dinámico con tecnología de vanguardia, aplicando buenas prácticas de ingeniería, modelos de IA propios y aprendizaje continuo, con el propósito de democratizar el comercio electrónico y los servicios financieros en América Latina.
Imaginate emprendiendo proyectos desafiantes, dinámicos e innovadores
**y siendo responsable de:**
- Implementar modelos de Machine Learning optimizando su rendimiento y eficiencia.
- Diseñar y mantener pipelines de datos y testing robustos para asegurar un flujo de trabajo resiliente y alineado al negocio.
- Analizar datos para orientar decisiones técnicas basadas en información objetiva.
- Diseñar arquitecturas escalables para la implementación de modelos aplicando patrones de MLOps.
- Definir estrategias de testing y monitoreo de modelos para asegurar confiabilidad y performance.
- Colaborar con equipos de ciencia de datos para integrar modelos en el ecosistema productivo garantizando compatibilidad, rendimiento y seguridad.
**¿Qué buscamos en vos?**
- Poseer más de 3 años de experiencia utilizando Python como lenguaje principal y sus bibliotecas para Machine Learning y procesamiento de datos.
- Contar con conocimientos en Go para el desarrollo de microservicios y optimización de procesos.
- Demostrar conocimientos sólidos en MLOps incluyendo la implementación y monitoreo de modelos en producción.
- Haber diseñado y desarrollado arquitecturas distribuidas y microservicios.
- Tener experiencia en testing y aseguramiento de calidad en modelos de Machine Learning.
**¿Te animás a dejar huella en la tecnología de América Latina?**
¡Postulate y sumate a nuestro propósito!
*Modalidad de trabajo híbrida. Bogotá - Colombia.*
Requisitos
- Implementar modelos de Machine Learning optimizando su rendimiento y eficiencia.
- Diseñar y mantener pipelines de datos y testing robustos para asegurar un flujo de trabajo resiliente y alineado al negocio.
- Analizar datos para orientar decisiones técnicas basadas en información objetiva.
- Diseñar arquitecturas escalables para la implementación de modelos aplicando patrones de MLOps.
- Definir estrategias de testing y monitoreo de modelos para asegurar confiabilidad y performance.
- Colaborar con equipos de ciencia de datos para integrar modelos en el ecosistema productivo garantizando compatibilidad, rendimiento y seguridad.
Tech Stack
Beneficios
Note: El contenido del trabajo se muestra en español como lo proporciona el empleador.