Ingeniero de ML

Buscamos un profesional con experiencia sólida en el ciclo de vida completo de los modelos de Machine Learning: desde el diseño hasta la implementación y monitoreo en entornos reales.

Se valorará especialmente:

• Experiencia comprobable en entrenamiento, fine-tuning y despliegue de LLMs
• Dominio de Python y frameworks como PyTorch, Transformers (Hugging Face) u otros
• Conocimiento práctico en MLOps para LLMs: orquestación de pipelines (Airflow, Prefect, Kubeflow), versionado de datos/modelos (DVC, MLflow) y CI/CD.
• Experiencia con infraestructura en la nube (AWS, GCP o Azure) y contenedores
• Conocimientos en vector databases y servicios RAG, aplicados a la recuperación semántica y contextualización de respuestas.
• Habilidad para analizar métricas de rendimiento y costo computacional, y para ajustar modelos según requerimientos de negocio.
• Experiencia con optimización de inferencia (GPU/TPU utilization, quantization, mixed precision, caching).

Wird es una empresa en crecimiento que se especializa en mejorar la comunicación entre las empresas y sus clientes mediante soluciones basadas en Inteligencia Artificial. Su misión es transformar los procesos de ventas para aumentar la cantidad de cierres, reducir las tasas de fuga y mejorar la satisfacción del cliente. Además, se enfocan en rentabilizar las conversaciones, incrementando la eficiencia y la felicidad de los equipos de trabajo. La empresa está orientada a crear valor social en cada interacción y utiliza tecnologías de punta en IA, promoviendo un ambiente laboral agradable y colaborativo donde las contribuciones individuales son visibles y valoradas.

Como ML Engineer, tu propósito será diseñar, desarrollar y optimizar modelos de aprendizaje automático escalables, asegurando su precisión y eficiencia en producción. Implementarás y mantendrás pipelines de datos y métricas de monitoreo para garantizar un desempeño confiable.

Tus responsabilidades incluirán:

• Diseñar, implementar y mantener pipelines de entrenamiento y fine-tuning para LLMs, incluyendo gestión de datasets, versionado y evaluación de modelos.
• Optimizar la inferencia y el despliegue de modelos (batching, quantization, pruning, distillation) para lograr baja latencia y alto rendimiento en entornos productivos.
• Desarrollar y mantener infraestructura MLOps especializada para LLMs, incluyendo automatización de retraining, monitoreo y control de calidad.
• Integrar modelos de lenguaje de código abierto y APIs externas (OpenAI, Anthropic, Mistral, Llama, Hugging Face, etc.) dentro de los productos internos.
• Implementar y escalar sistemas de Retrieval-Augmented Generation (RAG), manejo de embeddings y almacenamiento vectorial.
• Crear herramientas para evaluar la calidad y comportamiento de los modelos (hallucinations, factuality, response consistency).
• Colaborar con equipos de NLP y backend para integrar modelos de lenguaje en sistemas de producción de manera segura y eficiente.
• Investigar, prototipar y aplicar los últimos avances en optimización de LLMs y modelos fundacionales, manteniendo a Wird a la vanguardia tecnológica.

Valoramos especialmente perfiles con una mentalidad analítica avanzada y entusiasmo por resolver problemas técnicos complejos.

• Experiencia con LLM en plataformas como AI Foundry o Bedrock.
• Capacidad para trabajar de forma colaborativa y efectiva en equipos multidisciplinarios, tanto técnicos como no técnicos.
• Pasión por el aprendizaje continuo, la proactividad y la habilidad para tomar decisiones autónomas en contextos cambiantes.