- 10+ años de experiencia en software engineering, de los cuales 3+ años de experiencia enMachine Learning o Data Science aplicada.
- Experiencia en computer vision (detección, segmentación o clasificación).
- Fuerte dominio de Python.
- Experiencia con frameworks de deep learning (PyTorch preferido).
- Experiencia trabajando con datasets etiquetados (COCO, YOLO, VOC).
- Conocimiento de pipelines de entrenamiento (data loading, augmentation, loss, métricas).
- Experiencia con Git y trabajo colaborativo.
- Capacidad analítica para interpretar métricas de modelos.
- Inglés intermedio/avanzado (obligatorio).
Buscamos profesionales Machine Learning Engineer para desarrollar y optimizar modelos de computer vision, participando activamente en el ciclo completo de entrenamiento, evaluación y mejora continua de modelos.
El rol es hands-on y enfocado en trabajar con datasets reales, pipelines de entrenamiento y evaluación de performance, siendo las responsabilidades:
- Ejecutar procesos de training de modelos siguiendo configuraciones definidas.
- Desarrollar pipelines de feature engineering y preprocessing de datos.
- Implementar técnicas de data augmentation (rotación, ruido, oclusión, datos sintéticos).
- Construir y mantener tests automatizados de evaluación (F1, precision/recall, regression testing).
- Analizar errores de predicción y detectar edge cases relevantes.
- Colaborar en la integración de LLMs para post-procesamiento (OCR, razonamiento, calibración).
- Generar reportes de performance de modelos y proponer mejoras.
- Participar en demos y seguimiento de métricas de accuracy.
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.
- Experiencia con Detectron2, YOLOX u otros frameworks de CV.
- Experiencia en OCR, document analysis o layout models.
- Experiencia con entrenamiento en cloud (AWS, GCP o Azure).
- Experiencia en active learning o sistemas human-in-the-loop.