Machine Learning Engineer
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Descripción del puesto
¿Te apasiona resolver acertijos matemáticos hipercomplejos y ver cómo tus algoritmos mueven el mundo real en cuestión de segundos?
Como Machine Learning Engineer de Optimización de Operaciones, tomarás las riendas del cerebro logístico de nuestra operación: serás el dueño técnico de los algoritmos de ruteo, asignación y despacho en tiempo real. Olvídate de los modelos teóricos que se quedan en un Jupyter Notebook; aquí diseñarás y desplegarás motores de optimización combinatoria (VRP, TSP, matching dinámico) y Machine Learning para resolver el caótico rompecabezas de la última milla: desde trazar la ruta de picking perfecta dentro de un supermercado hasta predecir la demanda y orquestar flotas enteras bajo la presión del tráfico y el reloj. Si buscas un reto donde tu código impacte directamente la eficiencia de la ciudad, reduzca tiempos muertos y tome decisiones inteligentes a escala masiva sobre GCP, este es tu escenario.
Requisitos
¿Qué buscamos en ti?
Formación y Experiencia:
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Educación: Título en Ingeniería de Sistemas, Ciencias de la Computación, Ingeniería Industrial, Investigación de Operaciones, Matemáticas o Estadística.
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Trayectoria: 3+ años resolviendo y desplegando problemas de optimización o modelos de Machine Learning en producción real (buscamos impacto tangible, no solo experimentos académicos o PoCs).
Dominio Técnico & Herramientas:
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Investigación Operativa y Ruteo: Experiencia sólida en optimización combinatoria, problemas de ruteo (VRP, TSP) y asignación (matching). Manejo de programación lineal y entera mixta (MILP), junto con heurísticas y metaheurísticas (ALNS, Simulated Annealing).
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Stack de Optimización: Uso fluido de herramientas como OR-Tools, Gurobi, CPLEX, HiGHS, PuLP o Pyomo (se valorará conocimiento en VROOM, OSRM o GraphHopper).
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Machine Learning & Datos: Experiencia aplicando PyTorch/TensorFlow, scikit-learn y XGBoost/LightGBM para modelar tiempos operativos, demanda y ETAs. Manejo avanzado de datos geoespaciales (H3, S2, PostGIS, matrices de distancia).
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MLOps y Producción: Experiencia llevando modelos a producción en arquitecturas de baja latencia con Python avanzado, GCP (Vertex AI, BigQuery, Cloud Run, Pub/Sub), Docker y CI/CD.
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Bonus: Experiencia previa en food/grocery delivery, quick commerce, logística de última milla o ride-hailing.
Beneficios
¿Qué ofrecemos?
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Sueldo acorde al perfil y mercado.
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Beneficios de ley y beneficios corporativos
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El ambiente más cool para cultivar tu carrera profesional
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Ambiente de reto y crecimiento profesional
Detalles
Nivel mínimo de educación: Universitario (Graduado)
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