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ConstrucciónHosteleríaLogística
Aspire Software adquiere y apoya empresas de software que prestan servicios a sectores como la hostelería, la logística y la construcción. Como parte de Valsef Group, combina capital, experiencia operativa y buenas prácticas compartidas con un enfoque descentralizado que permite a cada empresa y equipo conservar sus fortalezas mientras mejora y amplía sus operaciones. Su objetivo es construir alianzas tecnológicas duraderas, fortalecer las empresas que posee y crear oportunidades a largo plazo para las personas y clientes vinculados a ellas.
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Empleos de la empresa

Ingeniero/a de ML/IA - Híbrido en Líbano

Desarrolla e implementa funcionalidades de predicción, recomendación y LLM para los productos Qmatic de Aspire Software. Crea modelos de producción, canalizaciones de datos y flujos de autoservicio agénticos.

LBLíbanoHíbridoTiempo completoIntermedioSeniorIdioma Obligatorio: inglésIngeniero de aprendizaje automáticoIngeniero de IA
AWSAzureETLGoJavaJavaScriptNode.jsNubePythonReactScikit-LearnSpringSpring BootSQLVue.js

Descripción

  • Desarrollar, entrenar, evaluar e implementar modelos de aprendizaje automático para funciones de predicción, clasificación y recomendación
  • Comparar modelos propuestos, realizar experimentos, documentar decisiones técnicas, establecer estándares de evaluación y supervisar los modelos implementados
  • Integrar funcionalidades de IA y LLM en experiencias de producto de chat, automatización, personalización y basadas en agentes
  • Desarrollar, mantener y solucionar problemas en canalizaciones de ingesta, transformación, características y calidad de datos en las capas medallón bronze, silver, gold y platinum
  • Colaborar con clientes y partes interesadas mediante demostraciones, lanzamientos, sesiones de requisitos y conversaciones de resolución de problemas
  • Convertir los comentarios de clientes y socios en prioridades de producto e ingeniería en colaboración con la Gestión de Producto
  • Crear software limpio, mantenible y probado exhaustivamente
  • Contribuir a la arquitectura, los patrones reutilizables y la dirección técnica de productos emergentes
  • Investigar y resolver problemas de producción relacionados con modelos, datos e incidentes que afecten a los clientes

Requisitos

  • Al menos tres años de experiencia profesional desarrollando y entregando sistemas de aprendizaje automático o IA en producción
  • Experiencia práctica en aprendizaje automático durante todo el ciclo de vida, incluido el entrenamiento, el ajuste fino y la evaluación de modelos de clasificación, regresión o predicción
  • Capacidad para evaluar la calidad de los datos, las características y el rendimiento de los modelos; comparar alternativas y justificar la selección de modelos
  • Sólidos conocimientos de Python y experiencia con herramientas de aprendizaje automático de código abierto como scikit-learn, XGBoost o LightGBM, y statsmodels
  • Sólidos conocimientos de SQL y experiencia en diseño de API
  • Experiencia práctica en producción implementando funcionalidades de IA o LLM, incluidas funciones como canalizaciones RAG o bases de datos vectoriales
  • Experiencia trabajando con herramientas de programación asistida por IA como Claude, Cursor o GitHub Copilot
  • Experiencia con Azure, AWS o Google Cloud
  • Experiencia creando canalizaciones de datos y procesos ETL basados en la nube dentro de una arquitectura medallón
  • Experiencia implementando modelos y supervisando su rendimiento en producción
  • Excelentes habilidades de comunicación, con seguridad para realizar demostraciones a clientes, llamadas y talleres
  • Estilo de trabajo flexible, centrado en el producto, colaborativo, curioso y responsable
  • Inglés fluido, escrito y hablado
  • Fiabilidad y orientación a la entrega, con capacidad para proporcionar estimaciones realistas y señalar los riesgos con antelación
  • Perfil activo en GitHub o portafolio que demuestre proyectos personales o paralelos
  • Se valorará la experiencia con Java, Spring o Spring Boot
  • Se valorará la exposición a tecnologías de avatares generativos o renderizado de vídeo
  • Se valorará la familiaridad con flujos de conversión de voz a texto o transcripción, incluida la entrada de voz multilingüe
  • Se valorará la familiaridad con marcos de orquestación de agentes o patrones de uso de herramientas en varios pasos
  • Se valorará la experiencia con Go
  • Se valorará la experiencia en MLOps, incluido el seguimiento de experimentos, el versionado de modelos y la supervisión del desvío
  • Se valorarán conocimientos prácticos de Vue o React con Node.js

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