Ingeniero ml / científico de datos
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.
LISITAmérica Latina (Remoto)
43 personas interesadas en esta vacante
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SalarioSalario no especificado
Jornadafull-time
Modalidadremote
Publicado24 ago
Buscamos un Ingeniero de Machine Learning o Data Scientist para trabajar en remoto desde cualquier lugar de América Latina. La vacante es a tiempo completo y ofrece un salario competitivo, aunque el monto exacto aún no está definido. Ideal para profesionales con experiencia sólida que buscan flexibilidad geográfica sin sacrificar crecimiento profesional.
Acerca del puesto
LISIT busca un Ingeniero de Machine Learning y Data Scientist para liderar la transformación de datos en soluciones operativas reales. El equipo trabaja en la creación de pipelines reproducibles que convierten millones de pares históricos en datasets de entrenamiento efectivos. La misión central es desarrollar modelos de Procesamiento de Lenguaje Natural en español que optimicen los procesos de nuestros clientes.
Responsabilidades principales
Construir datasets de entrenamiento mediante etiquetado programático sin depender del etiquetado manual masivo. Ejecutar el entrenamiento y ajuste de modelos NER en español, gestionando la robustez frente a errores ortográficos. Calibrar las probabilidades de confianza del modelo utilizando métodos como Platt o isotónica para asegurar umbrales interpretables. Documentar todo el pipeline, garantizar la trazabilidad de experimentos y empaquetar la solución para su replicación por parte del cliente.
Condiciones laborales
Python sólido (pandas, scikit-learn) y experiencia real llevando un modelo a producción en NLP en español. Experiencia con tokenización, normalización de texto y manejo de errores ortográficos. Experiencia con Transformers / Hugging Face para fine-tuning de BERT (ideal BETO u otro BERT en español) orientado a NER. Etiquetado programático / weak supervision: construir datasets de entrenamiento sin etiquetado manual masivo. Evaluación rigurosa: precision/recall/F1, conjuntos held-out y control de fuga de datos.
Requisitos indispensables
Dominio sólido de Python con librerías como pandas y scikit-learn. Experiencia comprobable en llevar modelos de NLP a producción, específicamente en español. Conocimiento profundo en tokenización, normalización de texto y manejo de errores ortográficos. Habilidad para realizar fine-tuning de modelos BERT (como BETO) utilizando Transformers o Hugging Face. Capacidad para aplicar técnicas de etiquetado programático o weak supervision.
Beneficios
- Modalidad de trabajo 100% remota.
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Preguntas frecuentes
- ¿Qué debería preguntar sobre el salario antes de aceptar una entrevista?
- Dado que el rango salarial no se ha definido, te recomiendo consultar sobre la expectativa salarial para este puesto. Pregunta si hay un rango definido internamente para la posición y si el salario es negociable. Esto te dará claridad sobre si las expectativas de ambas partes se alinean desde el principio.
- ¿Qué beneficios conviene confirmar antes de aceptar?
- La vacante destaca el trabajo 100% remoto, lo cual es un beneficio clave. Sería útil confirmar si existen otros beneficios adicionales, como seguro médico, días de vacaciones, oportunidades de desarrollo profesional o algún tipo de apoyo para el trabajo en casa. Estos detalles pueden influir en tu decisión final.
- ¿Por qué medio se envía la postulación?
- La postulación se realiza a través de un enlace externo proporcionado en la publicación. Asegúrate de hacer clic en el enlace para ser dirigido al portal de empleo o la plataforma donde debes completar tu solicitud. Revisa que todos los campos requeridos se llenen correctamente antes de enviar.