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Improving South America

Machine Learning Engineer en Improving South America

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Remoto (4 ubicaciones) | Expert | Full time | Machine Learning / AI

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En Improving South America, brindamos servicios de TI para transformar la percepción del profesional de TI. Nos enfocamos en consultoría de TI, desarrollo de software y formación ágil.
La empresa promueve una cultura de trabajo excepcional basada en el trabajo en equipo, la excelencia y la diversión, con enfoque en crecimiento personal y recompensas compartidas. Al integrarse, el/la candidato/a formará parte de una comunidad que prioriza la comunicación abierta y relaciones laborales sólidas a largo plazo, respaldada por una estructura de desarrollo profesional y aprendizaje continuo.

Fuente oficial: getonbrd.com.

Job functions

  • Desarrollar y ajustar modelos de visión computacional (Detectron2, YOLOX, RT-DETR, SegFormer, Mask R-CNN) para detección, segmentación y medición de elementos estructurales en los seis módulos.
  • Construir y mantener la infraestructura de pipelines de entrenamiento, incluyendo carga de datos, aumento de datos, ajuste de hiperparámetros y entrenamiento distribuido en instancias de Azure optimizadas para GPU.
  • Gestionar el seguimiento de experimentos (MLflow o Weights & Biases), manteniendo registros claros de versiones de modelos, configuraciones de entrenamiento y métricas de desempeño para cada módulo.
  • Implementar estrategias de transfer learning utilizando los pesos de modelos beta existentes, cuando las arquitecturas sean compatibles, y luego ajustar progresivamente con datos anotados específicos de cada módulo.
  • Diseñar y ejecutar estrategias de aumento de datos, incluyendo generación de datos sintéticos con rotación, escalado, ruido y oclusión parcial para mejorar la robustez frente a distintos tipos de planos.
  • Ejecutar validación cruzada (K-fold con divisiones estratificadas según complejidad del plano, estilo de dibujo y tipo vector/raster) y generar reportes de evaluación de modelos con métricas F1, precisión, recall y desglose por clase.
  • Optimizar el rendimiento de inferencia de los modelos mediante cuantización (FP16/INT8), estrategias de batching y optimización con TensorRT para cumplir el objetivo de procesamiento menor a 10 minutos.
  • Colaborar con el/la Data Engineer en los requerimientos del pipeline de preprocesamiento y herramientas para el flujo de anotación.
  • Guiar y apoyar a los/las ML Engineers en la ejecución de entrenamientos, debugging de problemas de desempeño de modelos y buenas prácticas para experimentos reproducibles de ML.

Qualifications and requirements

  • Más de 5 años de experiencia en ingeniería de machine learning con foco en visión computacional y/o análisis de documentos.
  • Experiencia práctica sólida con al menos dos de las siguientes tecnologías: Detectron2, YOLOX, SegFormer, LayoutLMv3 o arquitecturas comparables.
  • Dominio de Python, PyTorch y workflows de entrenamiento acelerados por GPU.
  • Experiencia con herramientas de seguimiento de experimentos de ML y pipelines de entrenamiento reproducibles.
  • Sólido entendimiento de transfer learning, active learning y técnicas de aumento de datos.
  • Experiencia desplegando modelos en endpoints de inferencia basados en la nube (Azure ML, AWS SageMaker o equivalentes).
  • Inglés intermedio-avanzado o avanzado (indispensable para la comunicación diaria)

Desirable skills

  • Experiencia con pipelines OCR (PaddleOCR o Tesseract) y análisis de layout/documentos.
  • Familiaridad con dominios de análisis de planos de construcción o arquitectura.
  • Experiencia en optimización y cuantización de modelos para inferencia en producción.
  • Exposición a sistemas de pipelines multi-modelo donde múltiples modelos especializados trabajan de forma coordinada.

Conditions

  • Contrato a largo plazo.
  • 100% Remoto.
  • Vacaciones y PTOs
  • Posibilidad de recibir 2 bonos al año.
  • 2 revisiones salariales al año.
  • Clases de inglés.
  • Equipamiento Apple.
  • Plataforma de cursos en linea
  • Budget para compra de libros.
  • Budget para compra de materiales de trabajo
  • mucho mas..

GETONBRD Job ID: 61017

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Política de trabajo remoto

Remoto sólo localmente

El trabajo es 100% remoto, pero los candidatos deben residir en Chile, Argentina, Perú o Colombia para postular.

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Acerca de Improving South America

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