Machine Learning Engineer – Semi-Senior/Senior

• Construir y llevar a producción modelos predictivos de churn, lifetime value y payer propensity.
• Explorar modelos en Databricks y habilitar su serving en tiempo real dentro del stack de mediación publicitaria.
• Desarrollar y mantener pipelines de ML en producción con Airflow, Spark/Databricks y AWS.
• Implementar entrenamiento, validation gates y promoción de modelos.
• Monitorear calibración, drift e impacto de modelos en producción.
• Medir impacto mediante A/B tests.
• Colaborar en iniciativas de IA generativa, incluyendo integraciones con APIs internas, sets de evaluación, observabilidad y controles human-in-the-loop.
• Construir herramientas y contexto para coding agents.
• Colaborar con Data Engineering, Backend, SDK, AdOps y Producto para convertir modelos en funcionalidades de producto.

• Experiencia comprobable (3+ años) como Machine Learning Engineer, Data Scientist o en un rol similar, incluyendo haber llevado modelos a producción y mantenerlos ahí.
• Para nivel Senior, 5+ años de experiencia y track record liderando iniciativas de punta a punta, guiando decisiones técnicas y mentoreando a otros ingenieros.
• Dominio de Python y SQL, incluyendo pandas o Polars y scikit-learn.
• Experiencia con modelos de clasificación, regresión y ranking.
• Base sólida en estadística: calibración de probabilidades, clasificación desbalanceada, métricas de evaluación más allá del accuracy y A/B testing.
• Experiencia práctica con LLMs: tool calling, diseño de prompts, evaluación de outputs de agentes y coding agents.
• Familiaridad con Spark/Databricks, Airflow y AWS.
• Capacidad de troubleshooting de modelos y datos en producción.
• Español fluido indispensable.
• Deseable: experiencia en AdTech, mobile games o monetización de apps.
• Deseable: conocimiento de reinforcement learning, multi-armed y contextual bandits.
• Deseable: experiencia con Pydantic AI, LangGraph o Model Context Protocol (MCP).

• Integración a marcas globales y startups disruptivas.
• Trabajo remoto/Home office.
• Horario ajustado a la célula de trabajo/proyecto asignado.
• Trabajo de lunes a viernes.
• Acceso a cursos y certificaciones.
• Eventos virtuales de integración y grupos de interés.
• Clases de inglés.
• Oportunidades dentro de nuestras diferentes líneas de negocio.