SOFTWARE ENGINEER

NeuralWorks es una compañía de alto crecimiento fundada hace aproximadamente 2 años.
Estamos trabajando a toda máquina en cosas que darán que hablar.
Somos un equipo donde se unen la creatividad, curiosidad y la pasión por hacer las cosas bien.
Nos arriesgamos a explorar fronteras donde otros no llegan.
un modelo predictor basado en monte carlo, una red convolucional para detección de caras, un sensor de posición bluetooth, la recreación de un espacio acústico usando finite impulse response.
Estos son solo algunos de los desafíos, donde aprendemos, exploramos y nos complementamos como equipo para lograr cosas impensadas.
Trabajamos en proyectos propios y apoyamos a corporaciones en partnerships donde codo a codo combinamos conocimiento con creatividad, donde imaginamos, diseñamos y creamos productos digitales capaces de cautivar y crear impacto.
Conoce más sobre nosotros Descripción del trabajo El equipo de analytics trabaja en diferentes proyectos que combinan volúmenes de datos enormes e IA, como detectar y predecir fallas antes que ocurran, optimizar pricing, personalizar la experiencia del cliente, optimizar uso de combustible, detectar caras y objetos usando visión por computador.
Trabajaras transformando los procesos a MLOps y creando productos de datos a la medida basados en modelos analíticos, en su gran mayoría de machine learning pero pudiendo usar un espectro de técnicas más amplio.
Dentro del equipo multidisciplinario con Data Scientist, Translators, DevOps, Arquitectos de Datos, tu rol será extremadamente importante y clave para el desarrollo y ejecución de los productos, pues eres quien conecta la habilitación y operación de los ambientes con el mundo real.
Serás el encargado de aumentar la velocidad de entrega, mejorar la calidad y la seguridad del código, entender la estructura de los datos y optimizar los procesos para el equipo de desarrollo.
En cualquier proyecto que trabajes, esperamos que tengas un gran espíritu de colaboración, una pasión por la innovación y el código y una mentalidad de automatización antes que procesos manuales.
Trabajar directamente con el equipo de Data Scientists para poner en producción modelos de Machine Learning utilizando y creando pipelines de ML.
Recolección de grandes volúmenes y variados conjuntos de datos.
Recolección de interacción con la realidad para su posterior reentrenamiento.
Construir las piezas necesarias para servir nuestros modelos y ponerlos a interactuar con el resto de la compañía en un entorno real y altamente escalable.
Trabajar muy cerca de los Data Scientists buscando maneras eficientes de monitorear, operar y darle explicabilidad a los modelos.
Promover una cultura técnica impulsando los productos de datos con las prácticas DevSecOps, SRE y MLOps.
Calificaciones clave Al menos 3 años de experiencia en entornos de trabajo como Software Engineer, DevSecOps Engineer, SRE o ML Engineer Sólida experiencia con Python y entornos UNIX Fuerte entendimiento de estructuras de datos con habilidades analíticas relacionadas con el trabajo con conjuntos de datos no estructurados, conocimiento avanzado de SQL, incluida optimización de consultas.
Experiencia usando pipelines de CI/CD y Docker.
Pasión en problemáticas de procesamiento de datos.
Entendimiento de flujo de vida completo modelos de Machine Learning.
Inglés oral y escrito avanzado.
Excelentes habilidades de comunicación y trabajo colaborativo.
Nice to have Experiencia en Infraestructura as code, observabilidad, monitoreo Experiencia en procesamiento distribuido utilizando servicios cloud Experiencia en la construcción y optimización de data pipelines, colas de mensajes y arquitecturas big data altamente escalables Experiencia en Stream processing Experiencia en GCP, especialmente el conjunto de servicios de procesamiento de datos y machine learning Habilidad para optimizar el procesamiento por lotes (procesos batch) Agilidad para visualizar posibles mejoras, problemas y soluciones en Arquitecturas Beneficios MacBook Air M1 o similar (con opción de compra hiper conveniente) Bono por desempeño Bono de almuerzo mensual y almuerzo de equipo los viernes Horario flexible Flexibilidad entre oficina y home office Medio día libre el día de tu cumpleaños Inscripción en Coursera con plan de entrenamiento a medida Estacionamiento de bicicletas Vestimenta informal Salida de “teambuilding” mensual