Ingeniero (a) Machine Learning

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Líder de la Industria en Motores y Accionamientos

Innomotics es un proveedor líder en la industria de motores y sistemas de accionamiento de gran tamaño. Con un legado de confianza de más de 150 años de experiencia en ingeniería, nuestros productos impulsan todas las industrias más esenciales del mundo. Hoy, estamos haciendo realidad la #transicionenergetica con un portafolio que permite a nuestros clientes aumentar la eficiencia energética, reducir los gases de efecto invernadero y minimizar las huellas de carbono de producción.

Nuestro Motor Más Potente: Nuestros Expertos (Nuestra Gente)

Somos un equipo de más de 15,000 expertos dedicados, apasionados en el hacer e impulsores de innovación. Para nosotros, diseñar el futuro significa mantener a las empresas en movimiento. Como un jugador global que opera con el espíritu y la velocidad de un campeón de tamaño mediano, el futuro nos ofrece oportunidades ilimitadas. Si compartes nuestra mentalidad audaz de ser los mejores en nuestra clase, te queremos con nosotros #wewantyouIN.

Tu futuro rol

• Participar en el diseño, desarrollo e integración de aplicaciones, incorporando funcionalidades impulsadas por IA/ML y modelos de lenguaje (LLMs).

• Impulsar la adopción de nuevas tecnologías asociadas a IA generativa, servicios cloud (Azure OpenAI, AWS Bedrock, MCP) e integraciones que generen valor para el negocio digital.

• Responsable del ciclo de vida de modelos ML y aplicaciones de IA (diseño, entrenamiento, fine-tuning, implementación, monitoreo y reentrenamiento automático).

• Desarrollar y mantener pipelines y CI/CD para despliegue automatizado de modelos y código, incluyendo versionado.

• Liderar buenas prácticas en desarrollo ML/AI y coaching a otros miembros del equipo.

• Participar en el modelamiento, preparación y features para entrenamiento de modelos, aplicando técnicas de ETL, feature stores y optimización de datos.

• Desarrollar pruebas de concepto con LLMs, sistemas RAG y MVP de IA que validen casos de uso de negocio en plazos acotados.

• Administrar y optimizar recursos cloud para ML (Dockers, APIs), asegurando eficiencia de costos y rendimiento.

• Implementar sistemas de monitoreo de modelos, detección de drift y alertas de performance en producción.

• Mantener actualizada la documentación técnica de modelos, experimentos y arquitecturas ML en repositorios colaborativos.

• Colaborar con product managers y stakeholders para traducir requerimientos de negocio en soluciones técnicas de IA escalables.

• Brindar soporte técnico en demos de IA y presentaciones a clientes cuando sea requerido.