ML IA Data Science Software Engineer en Training Talent | Oferta de Empleo en Ciudad de México,[...]

Oportunidad de crecimiento, atractivas comisiones y gran ambiente de trabajo; somos Consultoría e integradora de soluciones de TI con más de 20 años en el mercado con 5 divisiones de servicio: Infraestructura, Redes, Seguridad, Soluciones Cloud y Big Data, además de soluciones administradas, te invitamos a integrarte como ingeniero desarrollador de software o científico de datos con experiencia en desarrollo y soporte a ML y MLL en esquema híbrido.

Somos una empresa centrada en las personas, buscamos que siempre exista un equilibrio entre lo personal y lo profesional, tendrás la oportunidad de:

• Aplicar con libertad tus conocimientos para proponer nuevas soluciones y servicios.
• Integración con equipos en Latam y EEUU, equipos multiculturales.
• Innovación y desarrollo de soluciones de transformación digital.

Excelente ambiente de trabajo, desarrollo a mediano y largo plazo:

• Ingreso: de 28,000 a 30,000 pesos libres + Prestaciones de Ley 100% nominal y directo.
• Horario: de lunes a viernes 9:00 p.m. a 6:30 p.m.
• Zona de trabajo: Remoto (ocasional oficina).
• Experiencia: 2 a 3 años como Ingeniero de software, data science, científico de datos, desarrollador IA, ML, MLL.
• Inglés: intermedio conversacional para capacitación y formación.
• Conocimientos: algoritmos de aprendizaje automático, como Random Forest, regresión logística y algoritmos de agrupamiento, muy deseable lenguaje natural NPL y refinamiento de modelos.
• Desarrollo: 2 años de experiencia en Python (manejo de Pandas, Numpy, Matplotlib o Seaborn) y consumo de servicios en AWS como Boto3 para desarrollo de API REST con FastAPI o Flask y Webhooks.
• API: 2 años en manejo de API OpenAI y modelos de lenguaje grandes de código abierto como Llama 3.1, Gemma, Mistral, Claude, Falcon, etc.
• Bases de datos: conocimiento de SQL y NoSQL, uso de bases de datos vectoriales como Chroma DB, FAISS, Qdrant.
• Control de versiones: experiencia trabajando con Git, Github y GitFlow.
• Stack AWS: conocimiento de EC2, S3, Lambda, Cloudwatch e IAM con SO Linux.