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Salve.Inno
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11 – 50 Empleados
ConsultoríaLogísticaMarketing
Salve.Inno es una empresa de selección de personal y consultoría fundada en 2024 y con sede en Gdańsk, Polonia. Su pequeño equipo ayuda a las empresas a contratar mediante estrategias de selección personalizadas, búsqueda global de talento remoto, evaluación de candidatos y experiencias de contratación para sitios de empleo. La firma trabaja en los sectores de la consultoría, el marketing y la logística, con experiencia en selección para puestos de marketing, forex e iGaming. Salve.Inno también apoya a las organizaciones en materia de comunicación, diversidad, equidad e inclusión (DE&I) y desarrollo de procesos de contratación más eficaces, además de publicar oportunidades de trabajo remoto y ofrecer servicios de consultoría para un mercado global de talento.
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Empleos de la empresa

Ingeniero sénior de aprendizaje automático y líder de IA aplicada y MLOps

Lidera soluciones de IA en producción y MLOps en una organización internacional. Define modelos predictivos, gobernanza, despliegue y arquitectura escalable de aprendizaje automático.

PLPoloniaHíbridoTiempo completoSeniorIdioma Obligatorio: inglésIngeniero de aprendizaje automático
ApachePySparkPythonSparkSQL

Descripción

  • Responsabilízate de los modelos de aprendizaje automático desde su desarrollo hasta la supervisión en producción y el reentrenamiento.
  • Lidera proyectos de IA aplicada en valor del ciclo de vida del cliente, abandono, fraude y prevención de abusos.
  • Desarrolla y mejora marcos de MLOps, despliegues automatizados, CI/CD, promoción entre entornos y gestión del ciclo de vida de los modelos.
  • Crea sistemas de supervisión del rendimiento de los modelos, la deriva de datos, la calidad de los datos y los resultados empresariales.
  • Define estrategias de reentrenamiento de modelos, procedimientos de escalamiento y prácticas de mejora continua.
  • Utiliza SHAP y la atribución de características para que los modelos sean más transparentes e interpretables.
  • Establece estándares de gobernanza de modelos, documentación, control de versiones, reproducibilidad y auditabilidad.
  • Colabora con Ingeniería de Datos en canalizaciones escalables, ingeniería de características e infraestructura de datos fiable.
  • Convierte los retos empresariales en soluciones de IA prácticas y escalables junto con los equipos de Producto, Riesgo, Comercial y otros.
  • Revisa el rendimiento de los modelos en producción para mejorar su precisión, fiabilidad e impacto empresarial.
  • Mantén estándares de producción en estabilidad, escalabilidad, facilidad de mantenimiento y eficiencia operativa.
  • Orienta y asesora a otros ingenieros.
  • Equilibra la entrega rápida de productos mínimos viables (MVP) con la fiabilidad y escalabilidad duraderas en producción.

Requisitos

  • Aporta al menos entre 5 y 8 años de experiencia profesional en la creación, el despliegue y el mantenimiento de modelos de aprendizaje automático en producción.
  • Domina Python y cuenta con sólidos fundamentos de ingeniería de software.
  • Comprende los algoritmos de aprendizaje automático, la evaluación de modelos, la ingeniería de características y el modelado predictivo.
  • Tiene experiencia práctica con problemas de ML en producción, como la fuga de datos, la deriva de modelos, la calidad de los datos y la estabilidad de los modelos.
  • Tiene experiencia práctica con Apache Spark o PySpark para computación distribuida y procesamiento de datos a gran escala.
  • Ha utilizado MLflow o una plataforma comparable para gestionar el ciclo de vida del aprendizaje automático.
  • Ha diseñado, implementado y mantenido canalizaciones de CI/CD, preferiblemente con GitHub Actions.
  • Domina SQL y tiene experiencia trabajando con conjuntos de datos grandes y complejos.
  • Comprende el despliegue, la supervisión, la detección de deriva, el reentrenamiento y el mantenimiento de modelos en producción.
  • Ha implementado métodos de explicabilidad e interpretabilidad de modelos, como SHAP.
  • Ha entregado soluciones de IA/ML que han generado mejoras comerciales u operativas medibles.
  • Comprende los requisitos de gobernanza, control de versiones, documentación y reproducibilidad de modelos.
  • Puede diseñar arquitecturas de aprendizaje automático escalables, fiables y fáciles de mantener.
  • Aporta una sólida capacidad analítica y para resolver problemas.
  • Comunica con claridad ideas técnicas complejas a partes interesadas sin conocimientos técnicos.
  • Ha trabajado con equipos como Ingeniería de Datos, Producto, Riesgo y Comercial.
  • Equilibra el desarrollo rápido y la entrega de MVP con una ingeniería de producción sólida.
  • Demuestra liderazgo mediante la mentoría, la influencia técnica y las buenas prácticas de ingeniería.
  • Adopta un enfoque proactivo, autónomo y orientado a resultados para desarrollar soluciones de IA.

Beneficios

  • Remuneración competitiva según la experiencia y las cualificaciones.
  • Programas integrales de formación y desarrollo profesional para empleados.
  • Oportunidades para liderar iniciativas de IA y aprendizaje automático de gran impacto.
  • Exposición a tecnologías avanzadas de aprendizaje automático y prácticas modernas de MLOps.
  • Entorno de trabajo internacional con colaboración entre distintas áreas.
  • Eventos de empresa, equipo y grupo.
  • Beneficios por cumpleaños y antigüedad.
  • Oportunidades de crecimiento profesional y liderazgo técnico.
  • Beneficios e incentivos adicionales para empleados.

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