.Oferta de trabajo para Machine Learning Engineer en IDS Comercial, S.A. de C.V. IDS Comercial, S.A. de C.V., líder en la industria de tecnología, está buscando un ingeniero de aprendizaje automático (Machine Learning) para unirse a nuestro equipo dinámico. Si eres un profesional apasionado por la inteligencia artificial y la tecnología, esta es la oportunidad perfecta para ti. Requisitos:Ingeniería o licenciatura en carrera afín a tecnologías de la información. Al menos 5 años de experiencia profesional. Inglés Avanzado. Experiencia:Habilidades avanzadas de programación en Python y conocimiento de bibliotecas de Machine Learning, como TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn, etc.SQLETL (preferentemente DataIku)Herramientas de flujos analíticos (Alteryx, Tableau Prep, Data Fusion, etc.)Administración de bases de datosConexiones ODBC – JDBCSparkClientes de base de datos (DBeaver, MySQL, SQLManager, etc.)Conocimiento en computación en la nubeHiveExperiencia sólida en desarrollo de software y operaciones de ML, con énfasis en MLOps. Habilidades blandas:Buena comunicación, enfocado a riesgos y resultados.Fuerte sentido de la urgencia.Organizado.Autogestión.Resolución de problemas basados en datos.Analítico, proactivo, buena comunicación y adquirir conocimiento de negocio. Responsabilidades:Desarrollar y mantener pipelines de ML altamente automatizados para entrenamiento, validación e implementación de modelos a gran escala.Colaborar estrechamente con los equipos de ingeniería de software para integrar flujos de trabajo de ML en el ciclo de desarrollo de software, aplicando prácticas de DevOps y MLOps.Implementar y gestionar infraestructura de computación distribuida y herramientas de orquestación para soportar flujos de trabajo de ML en entornos de producción.Desarrollar métricas y herramientas de monitoreo para evaluar el rendimiento y la calidad de los modelos en producción.Automatizar tareas de mantenimiento y monitoreo para garantizar la estabilidad y confiabilidad continua de los sistemas de ML.Identificar las diferentes necesidades de datos e información (Fuentes, Catálogos, Indicadores, Dimensiones), atendiendo a los procesos y fuentes actuales de negocio así como los disponibles dentro de la arquitectura de Data Analytics, mismos que faciliten el dimensionamiento y propuesta de atención del producto.Proponer estrategias de integración de datos a productos/herramientas considerando a las necesidades de negocio para robustecer el valor de los entregables.Identificar y proponer mediante la documentación generada, áreas de mejora dentro de la integración de datos con el objetivo de proponer soluciones más eficientes en la transformación de datos.Conocer el significado e interpretación de los datos, y plasmar dicho entendimiento en los documentos entregados que se recogen de los distintos proyectos de integración de Data Analytics. Beneficios:Oportunidad de trabajar en proyectos innovadores y desafiantes.Entorno de trabajo colaborativo y inclusivo