AI/ML Engineer

• Grado o Máster en Informática, Ingeniería, Inteligencia Artificial o un campo cuantitativo relacionado.
• De 4 a 5 años de experiencia progresiva en ingeniería de machine learning, desarrollo de software con enfoque en ML/AI o un rol relacionado.
• 1-3 años de experiencia con ADK u otros frameworks agénticos.
• Sólidas habilidades de programación en Python y dominio de frameworks de ML/AI como TensorFlow, PyTorch o Scikit-learn.
• Experiencia práctica en el despliegue y trabajo con modelos preentrenados, como Large Language Models (LLMs) o tecnologías de IA Generativa similares, en entornos de producción.
• Experiencia sólida con plataformas en la nube (AWS, GCP, Azure) y orquestación de contenedores mediante Docker y Kubernetes.
• Conocimiento profundo de los principios de Data Engineering, procesos ETL/ELT y sistemas de control de versiones (p. ej., Git).
• Experiencia en la orquestación de pipelines de Machine Learning utilizando herramientas de código abierto como Kubeflow o servicios gestionados en la nube.
• Experiencia en la construcción y optimización de sistemas de AI/ML escalables.
• Familiaridad con las mejores prácticas de MLOps, incluyendo el monitoreo de modelos, el registro (logging) y los pipelines de CI/CD para activos de IA.
• Sólidas habilidades de comunicación y trabajo en equipo, con capacidad para trabajar eficazmente en equipos multidisciplinares que incluyen arquitectos de soluciones y científicos de datos.

• Ama tu carrera: Paquete competitivo de retribución total. Blog durante el horario laboral; tómate un día libre y haz voluntariado en tu ONG favorita.
• Ama tu equilibrio vida/trabajo: Trabaja de forma flexible y remota desde tu casa, ¡no hay necesidad de desplazarse diariamente a una oficina! Todo lo que necesitas es una conexión a internet estable. 
• Ama a tus compañeros: ¡Colabora con algunos de los mejores y más brillantes de la industria!
• Ama tu desarrollo: Perfecciona tus habilidades o aprende nuevas con nuestra sustancial asignación para formación; ¡participa en días de desarrollo profesional, asiste a formación, obtén certificaciones, lo que te guste! 
• Ama tu espacio de trabajo: ¡Te proporcionamos todo el equipo que necesitas para trabajar desde casa, incluyendo un portátil con el sistema operativo de tu elección, y un presupuesto anual para personalizar tu entorno de trabajo!  
• Ámate a ti mismo: Pythian se preocupa por la salud y el bienestar de nuestro equipo. Tendrás un presupuesto anual de bienestar para hacer de ti mismo una prioridad (úsalo en gimnasios, masajes, fitness y más). Además, recibirás una generosa cantidad de días de vacaciones pagadas y días por enfermedad, así como un día libre para ser voluntario en tu organización benéfica favorita.

Como AI / ML Engineer, contribuirás al diseño, desarrollo e implementación de soluciones de Inteligencia Artificial y Machine Learning. Tu enfoque principal será desarrollar, implementar y mantener pipelines de AI/ML robustos, escalables y fiables, con énfasis en la integración y optimización de modelos, incluidos los Large Language Models (LLMs) y las tecnologías de IA Generativa, en productos internos y de clientes. Tu función requiere un conocimiento profundo de las mejores prácticas de ingeniería de ML y del ecosistema de la IA, coordinándote con científicos de datos y equipos de ingeniería de software.

Si eres tú, y te preguntas cómo sería trabajar en Pythian, ¡ponte en contacto con nosotros y descúbrelo!  

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• Desarrollar, desplegar y mantener pipelines robustos de IA y machine learning para proyectos internos y de clientes.
• Desplegar, gestionar y escalar modelos de IA, incluidos modelos preentrenados (p. ej., LLMs) y modelos de ML personalizados, en entornos de producción.
• Trabajar con científicos de datos para implementar prototipos de modelos en sistemas de IA escalables y listos para producción.
• Optimizar y ajustar el rendimiento, la latencia y la rentabilidad de los modelos en plataformas en la nube.
• Integrar soluciones de AI/ML con las principales plataformas en la nube (AWS, GCP, Azure) y utilizar tecnologías de contenerización (Docker, Kubernetes) para un despliegue consistente.
• Aplicar prácticas estándar de MLOps, incluyendo la integración continua/entrega continua (CI/CD), el versionado de modelos, el monitoreo y los sistemas de mantenimiento.
• Coordinarse con los equipos de ingeniería de software para garantizar una integración fluida de las capacidades de IA en las aplicaciones y los flujos de trabajo de los usuarios.
• Mantenerse al día con los avances en tecnologías de AI/ML, IA Generativa y estrategias de despliegue de MLOps.