Detalles de la Vacante

Machine Learning Engineer

Descripción

Empresa: XIDERAL

Estamos buscando un Machine Learning Engineer (Mid-Level) para integrarse a un equipo de Ciencia de Datos, donde contribuirá al desarrollo de soluciones escalables que impulsen la inteligencia de clientes y apoyen la toma de decisiones basada en datos.

Experiencia requerida

Más de 4 años en Machine Learning o Data Engineering

Responsabilidades

Desarrollar e implementar modelos de Machine Learning (motores de recomendación, segmentación de clientes, modelos predictivos); colaborar con científicos de datos e ingenieros; desarrollar código limpio y escalable; construir y mantener pipelines de datos; participar en validación, pruebas e implementación de modelos; comunicar resultados a equipos técnicos y de negocio; trabajar bajo metodologías ágiles.

Conocimientos técnicos

Python, PySpark, SQL, Apache Spark, Airflow, TensorFlow, PyTorch, AWS SageMaker, Azure Databricks, Git, GitHub, CI/CD, Power BI, Tableau

Habilidades

Trabajo en equipo, comunicación clara de conceptos técnicos

Prestaciones y beneficios

Salario entre $50,000 $60,000 libres mensuales, pago nominal y quincenal, prestaciones de ley y superiores, proyecto de forma indefinida, trabajo híbrido en la CDMX

Experiencia

Más de 4 años en Machine Learning o Data Engineering

Conocimientos

Python, PySpark, SQL, Apache Spark, Airflow, TensorFlow, PyTorch, AWS SageMaker, Azure Databricks, Git, GitHub, CI/CD, Power BI, Tableau

Habilidades

Trabajo en equipo, comunicación clara de conceptos técnicos

Actividades

Desarrollar e implementar modelos de Machine Learning (motores de recomendación, segmentación de clientes, modelos predictivos); colaborar con científicos de datos e ingenieros; desarrollar código limpio y escalable; construir y mantener pipelines de datos; participar en validación, pruebas e implementación de modelos; comunicar resultados a equipos técnicos y de negocio; trabajar bajo metodologías ágiles.

Idiomas

Inglés C1-C2

Datos Generales

Tipo de Contrato

Tiempo completo

Modalidad del Empleo

Presencial

Idioma

Inglés C1-C2