Descripción del puesto

Nos encontramos en la búsqueda de un/a Machine Learning / Generative AI Engineer para trabajar en el desarrollo de soluciones de inteligencia artificial orientadas a optimizar procesos de negocio en entornos de alto impacto.

El rol estará enfocado en diseñar, desarrollar e implementar soluciones de IA en una arquitectura 100% cloud-native y serverless sobre Microsoft Azure, con foco en escalabilidad, trazabilidad y generación de valor para el negocio.

Trabajarás en proyectos que combinan Machine Learning, NLP, IA Generativa y análisis de audio, llevando modelos desde la experimentación hasta producción.

Principales desafíos

• Diseñar, entrenar y desplegar modelos de Machine Learning e IA Generativa.
• Implementar soluciones de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y análisis semántico.
• Desarrollar pipelines de Speech-to-Text y análisis de conversaciones.
• Construir modelos predictivos y de segmentación (clasificación, regresión, clustering).
• Llevar modelos a producción utilizando Azure Machine Learning.
• Integrar servicios de IA en arquitecturas serverless (Azure Functions, Container Apps).
• Diseñar datasets y features para entrenamiento y analítica.
• Implementar estrategias de validación, monitoreo, drift detection y observabilidad.
• Persistir resultados en Azure SQL / SQL Server.
• Colaborar con equipos de Data, Backend y Cloud para implementar soluciones end-to-end.
  
  Proyecto freelance por 3 meses con posibilidad de extensión.

Requisitos

Requisitos excluyentes

• Experiencia como Machine Learning Engineer, AI Engineer o Data Scientist con foco en producción.
• Dominio de Python aplicado a datos y ML.
• Experiencia con modelos supervisados y no supervisados.
• Experiencia en NLP o análisis de texto.
• Conocimiento de arquitecturas productivas de ML.
• Experiencia en Microsoft Azure.
• Experiencia con alguno de los siguientes:
  • Azure Machine Learning
  • Azure AI Services
  • Azure Functions
  • Azure Container Apps
  • Azure SQL / SQL Server
• Conocimiento de métricas de evaluación y validación de modelos.
• Capacidad de traducir necesidades de negocio en soluciones técnicas.
  
  Plus (no excluyentes)
• Experiencia con:
  • Speech-to-Text y procesamiento de audio
  • Análisis de sentimientos
  • IA Generativa, LLMs y embeddings
• Conocimiento de MLOps
• Experiencia en arquitecturas serverless
• Uso de herramientas de monitoreo y observabilidad en Azure
• Experiencia con BI o herramientas de visualización
• Conocimiento de explainability (ej. SHAP)
• Experiencia en industrias como fintech, banca, analytics o customer experience