Software Engineer in NeuralWorks

NeuralWorks es una compañia de alto crecimiento fundada hace menos de 1 año. Estamos trabajando a toda maquina en cosas que darán que hablar.

Somos un equipo donde se unen la creatividad, curiosidad y la pasión por hacer las cosas bien. Nos arriesgamos a explorar fronteras donde otros no llegan: un modelo predictor basado en monte carlo, una red convolucional para detección de caras, un sensor de posición bluetooth, la recreación de un espacio acústico usando finite impulse response.

Estos son solo algunos de los desafíos, donde aprendemos, exploramos y nos complementamos como equipo para lograr cosas impensadas.

Trabajamos en proyectos propios y apoyamos a corporaciones en partnerships donde codo a codo combinamos conocimiento con creatividad, donde imaginamos, diseñamos y creamos productos digitales capaces de cautivar y crear impacto.

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El equipo de analytics trabaja en diferentes proyectos que combinan volúmenes de datos enormes e IA, como detectar y predecir fallas antes que ocurran, optimizar pricing, personalizar la experiencia del cliente, optimizar uso de combustible, detectar caras y objetos usando visión por computador.

Trabajaras dentro de una célula ágil encabezada por un Technical leader, y apoyada por un scrum master y business translator, de forma que tu trabajo es concentrarte en los aspectos técnicos, co-creando productos de datos a la medida basados en modelos analíticos, en su gran mayoría usando machine learning.

Dentro del equipo multidisciplinario con Data Scientist, DevOps, Arquitectos de Datos, tu rol es muy importante para el desarrollo y ejecución de los productos, pues ayudaras a conectar la habilitación y operación de los ambientes con el mundo real. Apoyaras al equipo en aumentar la velocidad de entrega, mejorar la calidad y la seguridad del código, entender la estructura de los datos y optimizar los procesos para el equipo de desarrollo.

En cualquier proyecto que trabajes, esperamos que tengas un gran espíritu de colaboración, una pasión por la innovación y el código y una mentalidad de automatización antes que procesos manuales. Nos encantan los makers por excelencia.

• Trabajar directamente con el equipo de Data Scientists para poner en producción modelos de Machine Learning utilizando y creando pipelines de ML.
• Recolección de grandes volúmenes y variados conjuntos de datos.
• Recolección de interacción con la realidad para su posterior reentrenamiento.
• Construir las piezas necesarias para servir nuestros modelos y ponerlos a interactuar con el resto de la compañía en un entorno real y altamente escalable.
• Trabajar muy cerca de los Data Scientists buscando maneras eficientes de monitorear, operar y darle explicabilidad a los modelos.
• Promover una cultura técnica impulsando los productos de datos con las prácticas DevSecOps, SRE y MLOps.

• Al menos 2 año de experiencia en entornos de trabajo como Software Engineer, DevSecOps Engineer, SRE o ML Engineer
• Experiencia con Python y entornos UNIX
• Fuerte entendimiento de estructuras de datos con habilidades analíticas relacionadas con el trabajo con conjuntos de datos no estructurados, conocimiento avanzado de SQL, incluida optimización de consultas.
• Experiencia usando pipelines de CI/CD y Docker.
• Pasión en problemáticas de procesamiento de datos.
• Entendimiento de flujo de vida completo modelos de Machine Learning.
• Inglés oral y escrito avanzado.
• Excelentes habilidades de comunicación y trabajo colaborativo.

• Experiencia en Infraestructura as code, observabilidad, monitoreo
• Experiencia en procesamiento distribuido utilizando servicios cloud
• Experiencia en la construcción y optimización de data pipelines, colas de mensajes y arquitecturas big data altamente escalables
• Experiencia en Stream processingExperiencia en GCP, especialmente el conjunto de servicios de procesamiento de datos y machine learning
• Habilidad para optimizar el procesamiento por lotes (procesos batch)
• Agilidad para visualizar posibles mejoras, problemas y soluciones en Arquitecturas

• MacBook Air M1 o similar (con opción de compra hiper conveniente)
• Inscripción en Coursera con plan de entrenamiento a medida
• Flexibilidad entre oficina y home office
• Entorno de trabajo super agradable
• Bono adicional de almuerzo cuando estés en modo presencial
• Integrarte a un equipo de primera!
• Flexible hours
• Partially remote
• Bicycle parking
• Digital library
• Computer provided
• Performance bonus
• Informal dress code