Machine Learning Engineer I

Descripción de la vacante

¿Te animas a construir el futuro de Latinoamérica? 🚀

En Rappi construimos la Super App que cambia la vida de millones de personas cada día. Somos un equipo apasionado por la velocidad, la ejecución y los resultados reales.

Aquí hacemos que las cosas pasen. Si te mueve resolver problemas de escala real, aprender en tiempo récord y ver el impacto de tus ideas en cuestión de días, este es tu lugar.

¿Quieres construir los sistemas que mueven a millones de personas cada día? 🛠️

El reto

Como Machine Learning Engineer I en Rappi, participarás en el desarrollo e implementación de soluciones de Machine Learning que impactan diferentes productos y funcionalidades de nuestra Super App.

Trabajarás de la mano con Machine Learning Engineers, Data Scientists, Software Engineers y Product Managers para transformar problemas de negocio en soluciones basadas en datos. Tendrás la oportunidad de participar en diferentes etapas del ciclo de vida de un modelo: desde la preparación y análisis de datos, feature engineering y experimentación, hasta la evaluación, implementación y monitoreo de modelos en producción.

Buscamos una persona con una sólida base técnica, curiosidad y ganas de aprender, que pueda asumir progresivamente mayor responsabilidad sobre los problemas que enfrenta.

Ejecutar tareas de Machine Learning Engineer I en Rappi, aprendiendo y contribuyendo al equipo con calidad creciente y ownership sobre los resultados.

Tus desafíos

Serás un gran fit

Lo que necesitas dominar

Lo que te hace diferente

Curiosidad, ganas de aprender y la capacidad de ejecutar con calidad creciente en un entorno dinámico.

En Rappi, la diversidad nos hace más fuertes

Creemos que los equipos diversos e inclusivos construyen los mejores productos, y buscamos activamente personas de todos los géneros, edades, orígenes, religiones y orientaciones sexuales. Si quieres construir el futuro de Latinoamérica, tu lugar es aquí.

¿Te unes al equipo? En Rappi, el límite lo pones tú. Si te apasiona aprender en movimiento y construir soluciones que escalan a millones, queremos conocerte.

• Analizar y preparar datos para diferentes problemas de Machine Learning.
• Construir features y datasets para entrenamiento y evaluación.
• Entrenar, evaluar y comparar modelos bajo la guía de otros miembros del equipo.
• Diseñar y ejecutar experimentos para entender el comportamiento de los modelos.
• Analizar resultados y proponer mejoras.
• Participar en la integración de modelos dentro de productos y servicios.
• Apoyar el monitoreo de modelos y la investigación de problemas en producción.
• Escribir código mantenible, documentar experimentos y compartir aprendizajes con el equipo.
• Trabajar junto a Data Scientists, Engineers y Product Managers para entender problemas y requerimientos.
• Aprender continuamente nuevas técnicas, herramientas y buenas prácticas de Machine Learning.
• Experiencia: 1-3 años en roles similares
• Educación: Universitario completo
• Inglés: Básico-intermedio
• Experiencia previa en startups tech, e-commerce o marketplaces (deseable)
• Experiencia en squads ágiles y entornos remote-first (deseable)
• Python
• SQL
• Git
• Pandas / Num Py
• Scikit-learn
• Tensor Flow / Py Torch
• Jupyter Notebooks
• Deseable: Docker
• Deseable: AWS / GCP / Azure
• Conocimientos del ciclo de vida de modelos: entrenamiento, validación, deployment y monitoreo.
• Fundamentos de algoritmos y estructuras de datos.
• Fundamentos de programación y buenas prácticas de desarrollo de software.
• Familiaridad con APIs y conceptos básicos de desarrollo de servicios.
• Pensamiento analítico y capacidad para resolver problemas.
• Curiosidad y aprendizaje continuo.
• Capacidad para trabajar en equipo y colaborar con diferentes perfiles.
• Comunicación clara y efectiva.
• Capacidad para recibir y aplicar feedback.
• Adaptabilidad frente a nuevos problemas, tecnologías y contextos.
• Orientación a resultados.
• Ownership y sentido de responsabilidad sobre las tareas asignadas.
• Capacidad para trabajar con autonomía creciente.
• Proactividad para identificar oportunidades de mejora y hacer preguntas cuando sea necesario.