Senior Machine Learning Engineer

Sobre Coderland

En Coderland, el talento es lo que hace que las cosas pasen.

Somos una comunidad global de #CodeLovers apasionados por la tecnología, la innovación y la transformación digital. Trabajamos con compañías líderes creando soluciones reales de alto impacto, en un entorno donde cada idea cuenta y cada persona suma.

Aquí no hay talentos invisibles: se escucha, se colabora y se crece.

Ubicación

• Región: Latinoamérica  
• Modalidad: Remoto
• Idioma requerido: Inglés (B2+)

Lo que incluye tu salario

• Trabajo 100% remoto
• Coderland Homes en Panamá, Málaga e Islas Canarias
• Espacios de Coworking
• Acceso a oficinas en Panamá, Málaga y Madrid
• Aprendizaje y crecimiento continuo
• Plataforma de formación Udemy Business
• Plataforma de idiomas Preply
• Programa de referidos
• Pagos en USD
• Días familiares
• Bono por aniversario
• Cobertura de salud remota - SafetyWing

Sobre el rol

Buscamos un/a Senior Machine Learning Engineer con experiencia práctica en deep learning de grado de producción para visión por computadora. El rol se centra en candidatos que han construido, entrenado, validado, optimizado y desplegado modelos de deep learning de visión por computadora que están funcionando en producción para clientes reales o productos de consumo.

Responsabilidades

• Diseñar, desarrollar, entrenar, evaluar e implementar modelos de Machine Learning y Deep Learning listos para producción, enfocados en aplicaciones de visión por computadora.
• Construir pipelines de Machine Learning de extremo a extremo, incluyendo ingesta y preprocesamiento de datos, ingeniería de características, entrenamiento, evaluación, implementación, monitoreo y mejora continua.
• Entrenar redes neuronales profundas desde cero utilizando grandes conjuntos de datos de imágenes y optimizar arquitecturas de modelos en términos de precisión, latencia, escalabilidad y robustez.
• Desarrollar soluciones de visión por computadora para clasificación de imágenes, detección de objetos, segmentación, localización, similitud de imágenes y extracción de características.
• Gestionar el ciclo de vida completo de los modelos de ML, incluyendo diseño de experimentos, optimización de hiperparámetros, versionado de modelos, registro de modelos, pipelines de entrenamiento reproducibles y monitoreo del rendimiento.
• Diseñar y optimizar pipelines de entrenamiento distribuido utilizando múltiples GPUs y procesar eficientemente grandes volúmenes de datos.
• Evaluar el rendimiento de los modelos mediante métodos estadísticos, experimentación rigurosa y métricas alineadas con los objetivos del negocio.
• Aplicar técnicas de explicabilidad de modelos para validar, interpretar y comunicar sus predicciones.
• Construir pipelines escalables de entrenamiento e inferencia utilizando AWS SageMaker y otros servicios cloud-native.
• Colaborar estrechamente con Product Managers, Data Scientists, Machine Learning Engineers, Software Engineers, Data Engineers, equipos de QA, expertos del dominio y stakeholders del negocio para desarrollar soluciones de IA listas para producción.
• Impulsar la mejora continua de los modelos mediante experimentación basada en hipótesis, análisis de errores, optimización del rendimiento y toma de decisiones basada en datos.
• Liderar y orientar a Machine Learning Engineers, Data Scientists y Software Engineers.
• Proporcionar dirección técnica, establecer buenas prácticas de ingeniería, realizar revisiones de arquitectura y código, e impulsar la ejecución de iniciativas de Machine Learning a gran escala.

Requisitos / Habilidades Requeridas

• Licenciatura o maestría en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Matemáticas o un área relacionada. Doctorado (PhD) deseable.
• Más de 5 años de experiencia profesional en Machine Learning, Deep Learning o Computer Vision.
• Experiencia comprobada en la construcción de pipelines de ML de extremo a extremo en entornos productivos.
• Sólida experiencia práctica con TensorFlow o PyTorch.
• Amplia experiencia desarrollando y optimizando modelos de visión por computadora basados en CNN.
• Experiencia en selección y modificación de arquitecturas, transfer learning y backbones, ajuste de hiperparámetros, evaluación de modelos y trabajo con grandes conjuntos de datos de imágenes.
• Experiencia comprobada implementando modelos de Deep Learning en producción y asumiendo la responsabilidad operativa de su rendimiento.

¿Por qué Coderland?

Porque aquí formarás parte de un equipo donde la creatividad, el talento y la tecnología se unen para transformar el futuro. Creemos en las personas, en el trabajo en comunidad y en el impacto que podemos generar juntos.