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IA COMMUNITY

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  • 5e23o

Proyectos globales con 30 años de respaldo. 100% remoto, acompañamiento 1:1 de HRBP y desafíos técnicos de alta complejidad con clientes internacionales.

Cultura de alto rendimiento e innovación 🚀🧡

Job description

¡Únete a la Comunidad de Inteligencia Artificial y Arquitectura Avanzada de Rekluti! 🚀🌐

En Rekluti, impulsamos la evolución analítica de las organizaciones. Buscamos científicos de datos y especialistas en Machine Learning que dominen el ciclo end-to-end de los modelos predictivos y su despliegue productivo sobre arquitecturas empresariales en la nube.

Formar parte de este pool te permitirá liderar frentes críticos de ingeniería de características, modelado, interpretabilidad y MLOps, conectando las necesidades del negocio con soluciones de alto impacto y escala masiva.

Job requirements

Tus principales frentes de acción (Visión End-to-End)

  • Ingeniería y Preparación de Datos

  • Modelado y Optimización

  • Despliegue y MLOps

  • Interpretabilidad y Transferencia

Hard Skills & Estándares del Pool

Buscamos profesionales que se ubiquen dentro de los siguientes niveles de especialización técnica:

⚡ Seniority & Experiencia Requerida:

  • Perfiles Senior: Mínimo 5 años de trayectoria liderando proyectos end-to-end de ciencia de datos, con despliegues productivos reales).

  • Perfiles Semi-Senior: Entre 2 y 4 años de experiencia participando activamente en frentes de preparación de datos, modelado técnico y validación funcional.

💻 Stack Tecnológico Requerido:

  • Lenguajes y Librerías: Python experto (pandas, scikit-learn) y dominio avanzado de SQL para modelos tabulares.

  • Ecosistema de Datos Cloud

  • Ecosistema ML & Gobierno

🎓 Si cuentas con certificaciones relacionadas son altamente valoradas

✨ Power Skills & ADN de la Comunidad

  • Mentalidad Resolutiva y Pragmática: Capacidad para traducir un problema complejo de negocio en una arquitectura analítica funcional en producción.

  • Responsabilidad y Confiabilidad: Rigor técnico absoluto en asegurar que los modelos cumplan con los estándares de estabilidad operativos antes del congelamiento (freeze) del dataset.

  • Humildad y Colaboración: Apertura para compartir conocimiento, guiar a otros ingenieros y recibir feedback técnico de manera positiva para potenciar el crecimiento del squad.

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