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Pentera
Azumo
Científico de Datos
RemotoBrasil
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PythonAWSGCPGo
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
Azumo crea y opera sistemas de IA en producción para empresas que van desde startups en fase inicial hasta Meta.
Estamos contratando un Científico de Datos para que se encargue de la parte que precede a la existencia del sistema: qué pregunta se está haciendo realmente, qué método la responde, si la respuesta se sostiene y cómo cualquiera
lo sabría. El puesto es completamente remoto en Latinoamérica, alineado con la jornada laboral de tu cliente.
No se te entregará una especificación. Azumo ha lanzado modelos a producción desde 2016, y el trabajo aquí comienza con un cliente que sabe qué le molesta y aún no sabe qué medir. Convertir eso en un modelo, una línea base y un número sobre el que alguien pueda actuar es el trabajo.
Dónde encaja este puesto
La organización de ingeniería de Azumo se basa en cuatro carriles. El carril de Ingeniero de Datos se encarga de las canalizaciones, el almacenamiento y la capa de recuperación. El carril de Ingeniero de IA se encarga del comportamiento en producción. El carril de Ingeniero de Software se encarga de la entrega de productos aumentados por IA. Este puesto es el carril de Científico de Datos, y se encarga de la pregunta y el método.
Una pregunta marca el límite: cuando el resultado es incorrecto, ¿de quién es el problema? "El método fue inapropiado, o la pregunta fue la incorrecta" es tuyo. "El sistema hizo lo incorrecto con un método apropiado" es del Ingeniero de IA.
¿No es exactamente tu perfil? Consulta nuestras otras vacantes:
- Si creas las canalizaciones y la capa de recuperación de las que dependen los modelos — Ingeniero de Datos
- Si te encargas de cómo se comporta un sistema de IA en producción — Ingeniero de IA
- Si lanzas software de producto con agentes en tu cadena de herramientas — Ingeniero de Software Aumentado por IA
- Si has hecho todo lo anterior y has respondido directamente al cliente — Ingeniero de Despliegue Avanzado
Cómo trabajamos
Nuestros ingenieros construyen con IA todos los días. Claude Code, Codex y herramientas similares forman parte de la cadena de herramientas estándar aquí, no son un experimento. Ejecutamos una auditoría automatizada en toda la base de código el primer día y todos los días después, calificando la seguridad, el coste y los hallazgos de arquitectura por gravedad con el archivo y la línea exactos, para que un equipo pequeño pueda moverse rápidamente sin que la calidad se degrade. Nos mantenemos neutrales en cuanto a proveedores entre OpenAI, Anthropic y modelos de peso abierto, y ejecutamos Valkyrie, nuestra propia capa de producción, cuando una interfaz única para cualquier modelo es lo correcto.
Qué construirás
- La pregunta. Traducir una decisión de negocio en algo medible: qué contaría como éxito, qué logra ya la línea base y qué mejora útil habría sobre ella.
- Método y modelo. Métodos supervisados y no supervisados, deep learning con CNNs y Transformers en PyTorch, y el juicio para elegir entre ellos, incluyendo los casos en que un modelo más simple o ningún modelo es la respuesta correcta.
- Ajuste fino y adaptación. Adaptación de modelos preentrenados y de peso abierto con LoRA, QLoRA o PEFT, y una visión clara de cuándo el ajuste fino es la respuesta incorrecta.
- Diseño de mediciones y experimentos. Líneas base, grupos de control, evaluación offline y online, e informes honestos de la incertidumbre. Si dices que el modelo es mejor, deberías poder decir mejor que qué, en cuánto y cuán seguro estás.
- Análisis de errores y traspaso. Distinguir un problema de datos, un problema de etiquetas, un problema de método y un problema de formulación, y entregar el modelo empaquetado, documentado y con la métrica que define si sigue funcionando.
- Trabajar dentro del entorno del cliente. Sus repositorios, sus reuniones diarias, a veces sus llamadas de clientes. Azumo tiene certificación SOC 2, el código del cliente permanece en los repositorios del cliente, y algunos encargos conllevan requisitos adicionales como HIPAA.
Sobre Azumo
Azumo es una empresa de desarrollo de software con sede en San Francisco que ha estado construyendo aplicaciones inteligentes desde 2016. Proporcionamos equipos de ingeniería de IA nearshore a organizaciones que necesitan IA en producción más rápido de lo que pueden contratar: como equipo de ingeniería integrado, como aumento de personal de IA junto a un equipo existente, o como una construcción de proyecto completa. Nuestros ingenieros trabajan desde Latinoamérica, alineados con las zonas horarias de Estados Unidos, y han entregado para Twitter, Meta, Discovery Channel, Omnicom, UnitedHealth y CENTEGIX.
Contratamos por antigüedad y la probamos antes de que alguien se una a un equipo de cliente. Apoyamos a los ingenieros para que profundicen en el stack moderno de IA, y devolvemos tiempo para trabajo de código abierto, enseñanza comunitaria y filantropía.
Solicita en azumo.com/join-our-team o escríbenos a people@azumo.com.
Requisitos mínimos
Requisitos básicos
- Más de 5 años construyendo y validando modelos contra decisiones reales, con Python como tu idioma principal, más los fundamentos de ingeniería que lo acompañan: pruebas, revisión de código, Git, contenedores y control de versiones para datos y experimentos.
- Profundidad en machine learning y deep learning: métodos supervisados y no supervisados, CNNs y Transformers, con experiencia práctica en PyTorch o un framework equivalente, incluyendo entrenamiento, módulos personalizados y optimización.
- Dominio experto de pandas, NumPy y scikit-learn.
- Sólida base en estadística y diseño experimental: líneas base, grupos de control, significancia y la capacidad de indicar cuán seguro estás y por qué.
- Ajuste fino o adaptación de modelos preentrenados, y una visión clara de cuándo el ajuste fino es la respuesta incorrecta.
- Análisis de errores como disciplina. Puedes separar un problema de datos de un problema de etiquetas, un problema de método y un problema de formulación, en lugar de recurrir a un modelo más grande.
- Experiencia en la nube con AWS, GCP o Azure y sus servicios de IA como Amazon SageMaker, Google Vertex AI o Azure Machine Learning.
- Uso activo de herramientas de codificación asistida por IA como Claude Code, Cursor o GitHub Copilot en trabajo de entrega real.
- Inglés claro escrito y hablado, nivel C1 o superior, y la confianza para explicar un compromiso técnico directamente a un cliente.
- Título de Grado o Máster en Ciencias de la Computación, Ciencia de Datos o un campo relacionado, o experiencia profesional equivalente.
Requisitos preferentes
- Evaluación de sistemas LLM: diseño de conjuntos de prueba, modelo-como-juez o puntuación equivalente, y selección de benchmarks que puedas defender.
- Ajuste fino y adaptación de peso abierto en profundidad: LoRA, QLoRA, PEFT, y las compensaciones de coste y latencia involucradas.
- Trabajo multimodal que cubra visión, voz o comprensión de documentos junto con texto.
- Inferencia causal, modelado de elevación o pronóstico a escala.
- Seguimiento de experimentos y herramientas MLOps: MLflow, Weights & Biases, Kubeflow o similar.
- Entrega bajo un régimen de cumplimiento como SOC 2 o HIPAA.
- Contribuciones a bibliotecas de IA de código abierto, investigación publicada o escritura técnica, o participación activa en la comunidad de IA.
- Tiempo libre remunerado (PTO)
- Días festivos de EE. UU.
- Formación en IA
- Desarrollo de carrera con mentoría
- Reparto de beneficios
- Remuneración en $US
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