Ingeniero de IA Aplicada y Machine Learning

Aprovecha las revisiones de desempeño y el plan de carrera. Mejora tus habilidades con nuestro programa de mentoría, plan de desarrollo personal y aprendizajes individuales a través de la biblioteca corporativa, apoyo para hablar en público y mucho más.

Rodéate de personas con ideas afines y siéntete apoyado mediante la colaboración, la comunicación abierta y el respeto mutuo. Participa en eventos tecnológicos y culturales de toda la empresa, y contribuye a iniciativas de RSC significativas que resuenen con tus valores.

Estamos buscando un Middle ML & AI Engineer para que se una a nuestro equipo.

El Machine Learning Engineer de PitchBook es responsable de utilizar el aprendizaje automático, el modelado estadístico y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para recopilar un gran volumen de datos para la plataforma PitchBook y ofrecer información relevante para los mercados de capitales. Este puesto también servirá como recurso y mentor para los miembros junior del equipo. Una fuerte motivación para tener éxito es fundamental, y todos tienen la oportunidad de dar forma a la dirección a largo plazo de nuestro equipo.

PitchBook: una plataforma para profesionales de la inversión. Nuestro software proporciona acceso a datos y a las herramientas analíticas para obtener respuestas rápidamente y descubrir oportunidades prometedoras. Revela información procesable y tendencias ocultas en los datos financieros de más de tres millones de empresas. Los usuarios de todo el mundo incluyen grandes corporaciones, start-ups, firmas de venture capital y private equity, bancos de inversión y muchos otros. Características de PitchBook: Búsqueda avanzada / Descubrimiento e información / Perfiles de empresas / Flujo de trabajo y eficiencia / Datos financieros, y mucho más.

Equipo: Engineering Manager, 6 MLE's.

• Trabajar con GenAI & LLMs: Diseñar, desarrollar y ajustar modelos de IA generativa utilizando arquitecturas transformer. Implementar técnicas avanzadas para crear soluciones prácticas para desafíos del mundo real.
• Utilizar toolkits modernos: Aprovechar frameworks como LangChain, LangGraph y LangSmith para construir pipelines automatizados y agentes inteligentes. Integrar estas herramientas con bases de datos vectoriales para una búsqueda de similitud eficiente y análisis en tiempo real.
• Extraer información de los datos: Procesar y analizar grandes volúmenes de datos no estructurados utilizando embeddings y modelado estadístico para identificar información significativa.
• Construir sistemas escalables: Colaborar con equipos multidisciplinares para crear sistemas de ML de grado de producción que gestionen el procesamiento de datos de alto volumen en tiempo real.
• Collaborate & Communicate: Trabajar con los equipos de Producto e Ingeniería para mejorar la gestión de datos y apoyar la innovación. Presentar análisis complejos de forma clara y eficaz.
• Tech Stack & Focus Areas: Trabajar con IA generativa y modelos transformer, integrando frameworks como LangChain, LangGraph y LangSmith para automatizar flujos de trabajo y construir sistemas inteligentes. Utilizar PyTorch, Scikit-Learn y Spacy para construir pipelines de NLP. Implementar bases de datos vectoriales para embeddings de datos de alta dimensión y desarrollar modelos híbridos para extraer información de diversas fuentes de datos.

Entorno de trabajo: El puesto ofrece un horario de trabajo flexible, lo que le permite adaptar sus horas de trabajo con el requisito de asistir a todas las reuniones del equipo. El equipo sigue una metodología Agile basada en Scrum.

Trabaja totalmente en remoto desde cualquier parte del mundo, o en un modelo de trabajo híbrido desde nuestros centros de oficinas, que están equipados con todo lo necesario para trabajar con comodidad. Disfruta de un horario de trabajo flexible y crea tu propio equilibrio entre trabajo y descanso. Poténciate con una carga de trabajo estable y unos ingresos estables, centrándote en una cooperación duradera y una cultura de alto rendimiento.

Stack Tecnológico: Python, PyTorch, Scikit-Learn, Spacy, LangChain, LangGraph etc.