Senior Machine Learning Engineer: ML Recall

• Más de 4 años lanzando sistemas de ML en producción

• Experiencia con sistemas de búsqueda, recuperación de información o sistemas de recomendación

• Experiencia práctica entrenando, ajustando (fine-tuning) y evaluando modelos transformer

• Dominio de Python y PyTorch. Fluidez en herramientas de orquestación de datos (Spark, Airflow)

• Experiencia gestionando un modelo de extremo a extremo, desde la definición del problema hasta su despliegue

• Experiencia diseñando y ejecutando tests A/B para validar el impacto del modelo

• Excelentes habilidades de comunicación en inglés

• 🏝️ Vacaciones ilimitadas: animamos encarecidamente a todos nuestros empleados a que tomen al menos 3 semanas al año

• 🌎 Equipo totalmente remoto: elige dónde vivir

• 🛋️ ¡Ayuda para teletrabajo! Queremos que tengas los recursos necesarios para montar tu oficina en casa

• 💻 Portátiles Apple proporcionados para los nuevos empleados

• 🧑🎓 Presupuesto de formación y desarrollo para cada empleado, renovado cada año

• 👪 Permiso de maternidad y paternidad para empleados que cumplan los requisitos

• 🧠 Trabaja con gente inteligente que te ayudará a crecer y a generar un impacto significativo

• 💵 Salario base: $80k-$120k USD, dependiendo de los conocimientos, habilidades, experiencia y resultados de la entrevista

• 📈 Stock options - ofrecidas además del salario base

• 🎉 Retiros de equipo (offsites) regulares para conectar y colaborar

Como miembro del equipo de ML Recall, mejorarás la experiencia de comercio electrónico para cientos de millones de usuarios en todo el mundo mediante la construcción de la capa de recuperación de nuestro motor de búsqueda.

La misión es asegurar que el producto que busca un comprador esté siempre entre los resultados, para cualquier consulta, en cualquier idioma y en unos pocos milisegundos.

• Multidominio, multilingüe y a escala: más de 40 idiomas, más de 20 dominios. Los modelos deben generalizar en todos ellos, sin reglas o excepciones por cliente.

• Gran margen para I+D. Experimentarás con nuevas arquitecturas y enfoques, realizarás tests A/B con tráfico real y aportarás un valor de negocio mensurable.

• El desafío de la medición. No puedes medir lo que no se devolvió: un producto omitido no deja rastro en los logs y la consulta parece haber funcionado. Construir la verdad de referencia (ground truth) para detectar eso es parte del trabajo de modelado.

Tu enfoque principal será la recuperación de búsqueda y las soluciones visuales:

• Search Recall. Un stack de recuperación moderno con modelos densos y dispersos, además de comprensión de consultas. La latencia es un requisito estricto, por lo que el equilibrio entre calidad y velocidad es constante.

• Búsqueda visual y multimodal. Soluciones visuales de extremo a extremo: búsqueda por imagen, "shop the look" y recomendaciones visuales.

• Modelos como plataforma. Nuestro equipo es propietario de una amplia gama de modelos de aprendizaje profundo, y otros equipos construyen sobre ellos.