Ingeniero de aprendizaje automático
Remoto LATAM
Esta vacante es 100% remota y está abierta a candidatos de cualquier país de LATAM (Argentina, Bolivia, Brasil, Chile, Colombia, México, Paraguay, Uruguay). Aunque la ficha menciona una ciudad, no es necesario residir allí: la empresa contrata desde toda la región.
Sonatafy TechnologyAmérica Latina (Remoto)
32 personas interesadas en esta vacante
Sé uno de los primeros en postularte
SalarioSalario no especificado
Jornadafull-time
Modalidadremote
Publicado25 jul
Buscamos un ingeniero de aprendizaje automático para trabajar de forma remota en toda América Latina. El puesto es a tiempo completo y ofrece una compensación competitiva. Buscamos a alguien con capacidad técnica para integrarse directamente a nuestro equipo de desarrollo y escalar nuestros productos tecnológicos actuales.
5+ años de experienciaPythonpandasNumPymatplotlib+9 más
Acerca del puesto
Sonatafy Technology es una empresa de desarrollo de software con sede en Scottsdale, Arizona, reconocida por su calidad en servicios nearshore. Trabajamos con equipos internos de ingenieros para ofrecer soluciones integrales y soporte de staff augmentation a clientes de diversos sectores. Atendemos desde empresas pequeñas hasta algunas de las marcas más grandes del mundo, especializándonos en el desarrollo de aplicaciones móviles y en la nube a nivel empresarial.
Responsabilidades principales
Tu trabajo se centrará en dos pilares principales. Primero, gestionarás tareas de Analytics y Data Engineering para asegurar la calidad de la información. Segundo, te encargarás del desarrollo de Machine Learning y la creación de modelos predictivos para resolver problemas específicos de los clientes.
Requisitos indispensables
Buscamos profesionales con más de 5 años de trayectoria en Data Science, Data Analytics o roles que combinen ambas disciplinas. Es indispensable que hayas construido y desplegado modelos de Machine Learning aplicados a entornos de negocio reales, y no solo en contextos académicos. Necesitas una capacidad analítica sólida para transformar datos complejos en decisiones prácticas, además de excelentes habilidades de comunicación para interactuar con equipos técnicos y de negocio.
Otras opciones de contacto
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Preguntas frecuentes
- ¿Por qué medio se envía la postulación?
- La postulación se realiza a través de un enlace externo, que encontrarás en la publicación original de la vacante. También puedes contactar directamente al equipo de carreras de Sonatafy Technology al correo electrónico careers@sonatafy.com para cualquier consulta sobre el proceso. Te recomiendo revisar la fuente original para asegurarte de tener el link correcto.
- ¿La vacante es completamente remota?
- Sí, esta vacante es completamente remota. Puedes trabajar desde cualquier lugar de América Latina. Sonatafy Technology se describe como una empresa que ofrece servicios nearshore, y esta posición específica no requiere presencia física en una oficina. Confirma durante la entrevista si hay alguna restricción horaria o requisitos de conectividad.
- ¿Cómo saber si esta vacante encaja con mi perfil?
- Sonatafy busca profesionales con más de 5 años de experiencia construyendo y desplegando modelos de Machine Learning en entornos reales de negocio. Si tienes esa experiencia, y te sientes cómodo traduciendo datos complejos en soluciones prácticas, esta vacante podría ser ideal para ti. Reflexiona sobre tus proyectos pasados y evalúa si se alinean con los desafíos que plantea Sonatafy.
- ¿Qué debería preguntar sobre el salario antes de aceptar una entrevista?
- Dado que el rango salarial no está publicado, te sugiero preguntar sobre la compensación total durante la primera conversación con el reclutador. Pregunta por el salario base en ARS (pesos argentinos), los beneficios adicionales (si los hay) y el proceso de revisión salarial. Entender esto te ayudará a evaluar si la oferta se ajusta a tus expectativas.
- ¿Puedo postularme si tengo menos experiencia?
- Aunque la vacante especifica más de 5 años de experiencia, no dudes en postularte si crees que tus habilidades y proyectos demuestran un potencial comparable. Destaca en tu postulación los resultados concretos que has logrado, tu capacidad de aprendizaje rápido y tu pasión por el Machine Learning. Explica cómo tu experiencia, aunque menos extensa, te prepara para este rol.