ML Engineer Lead (Francés)

Requisitos generales:

• Persona apasionada por los datos: no te da miedo profundizar ni hacer las preguntas correctas.
• Pensamiento crítico y actitud resolutiva.
• Espíritu colaborativo y orientación al trabajo en equipo, con capacidad para liderar y acompañar a otros perfiles técnicos.
• Atención al detalle impecable y fuerte motivación por la excelencia.
• Aprendizaje rápido y mentalidad orientada a la resolución de problemas: los proyectos no serán casos de libro, por lo que necesitarás creatividad para proponer las mejores soluciones.
• Sólidas habilidades de comunicación: deberás presentar resultados y decisiones técnicas a audiencias no técnicas y servir de referencia técnica dentro del equipo.
• Mentalidad de crecimiento: siempre buscando qué mejorar, racionalizar y consolidar, tanto a nivel individual como del equipo.
• Disposición a ir siempre un paso más allá sin comprometer la calidad.
• Actitud proactiva, sin dudar en actuar y asumir responsabilidad técnica y liderazgo en los proyectos.
• Habilidades organizativas y capacidad de adaptación en un entorno startup en constante evolución.

Requisitos técnicos:

• Dominio de programación en Python.
• Experiencia sólida con librerías y frameworks de ML/DL (por ejemplo: Scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch).
• Experiencia con distintos frameworks de visualización (por ejemplo: Matplotlib, Seaborn, Bokeh, Power BI, Tableau, D3.js, etc.).
• Experiencia aplicando enfoques de deep learning, como redes neuronales recurrentes y redes convolucionales profundas.
• Conocimientos sólidos en algoritmos de clustering, regresión y clasificación (aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo).
• Buen entendimiento de sistemas operativos Unix/Linux.
• Familiaridad con REST APIs y arquitecturas de microservicios.
• Capacidad para definir estándares, buenas prácticas y guiar decisiones arquitectónicas en proyectos de ML.
• Experiencia con plataformas de Data & AI (Databricks, Dataiku, Snowflake) o disponer de alguna de sus certificaciones de Data Engineer.
• Experiencia previa liderando o mentorizando equipos técnicos.