Metropolis

24 ago 2026

Ingeniero Senior de Machine Learning, Visión por Computadora

HíbridoEstados Unidos

Seattle, Washington, Estados Unidos

PythonAWSGCPDockerKubernetesC++Go

Traducción automática. Consulta el original.

QUIÉNES SOMOS

El mundo real es la próxima frontera y, en Metropolis, estamos creando la inteligencia artificial para hacerlo receptivo. Somos pioneros en la Economía del Reconocimiento — un futuro donde la repetición mundana desaparece y ser conocido desbloquea el acceso, la comodidad y la pertenencia en todas partes a donde vayas. Desde transformar el aparcamiento en una experiencia fluida de entrada y salida para millones de Miembros hasta expandir nuestra capa de inteligencia en el comercio minorista y la hostelería, estamos construyendo un mundo que se siente instintivo y mágico. El futuro no está llegando; está aquí y necesitamos constructores, innovadores y solucionadores de problemas para ayudarnos a crearlo.

QUIÉN ERES

Buscamos un Ingeniero Senior de Machine Learning para desempeñar un papel clave y unirse a nuestro creciente equipo. Como miembro clave del equipo de Tecnologías Avanzadas, desempeñarás un papel fundamental en el diseño, desarrollo y despliegue de modelos de visión por computadora y recomendación de última generación que potencian nuestros productos y soluciones principales. Tu trabajo implicará abordar problemas desafiantes en detección de objetos, seguimiento, OCR, análisis de video y sistemas multimodales. Este puesto implica una combinación única de experiencia técnica en datos y machine learning, pensamiento innovador y pasión por las soluciones basadas en datos.

QUÉ HARÁS

Diseñar, desarrollar y desplegar modelos avanzados de visión por computadora para aplicaciones del mundo real, incluyendo detección de objetos, seguimiento, OCR, búsqueda de imágenes y comprensión de escenas

Construir y optimizar modelos de deep learning, asegurando alta precisión, rendimiento y escalabilidad para su despliegue en entornos de producción

Explorar e integrar enfoques multimodales, aprovechando modalidades de datos visuales, textuales y otras para soluciones robustas

Colaborar con equipos multifuncionales, incluyendo ingenieros de datos e ingenieros de software para entregar soluciones de extremo a extremo

Liderar el diseño e implementación de pipelines escalables para el procesamiento de datos, entrenamiento de modelos y despliegue de modelos

Optimizar modelos para el rendimiento en diversas plataformas de hardware, incluyendo CPUs, GPUs y dispositivos de borde

Realizar experimentos exhaustivos y pruebas A/B para validar la efectividad del modelo y asegurar la alineación con los objetivos comerciales

Ser mentor de miembros junior del equipo, proporcionando orientación técnica y fomentando el crecimiento profesional

Escribir código limpio, eficiente y mantenible, adhiriéndose a las mejores prácticas en ingeniería de software y machine learning

QUÉ BUSCAMOS

Doctorado en Ciencias de la Computación, Ingeniería o un campo relacionado, o experiencia laboral equivalente

5+ años de experiencia práctica en machine learning y visión por computadora, con un sólido historial de despliegue de modelos en producción

Dominio de Python y frameworks de ML (PyTorch/TensorFlow/ONNX/TensorRT)

Sólida experiencia en optimización de modelos (por ejemplo, cuantización, poda) y despliegue en diversas plataformas (nube, borde o móvil)

Familiaridad con plataformas en la nube (AWS, GCP, o Azure), contenedorización (Docker) y orquestación (ECS, Kubernetes)

Experiencia demostrada en la construcción y mantenimiento de pipelines de datos (por ejemplo, Airflow)

Sólida comprensión del proceso de desarrollo ágil y pipelines de CI/CD y herramientas (por ejemplo, Github Actions, Jenkins)

Excelentes habilidades de comunicación, capaz de presentar información técnica compleja de forma clara

Experiencia en el uso de herramientas de IA para transformar flujos de trabajo estáticos en procesos receptivos y de alto rendimiento

AUNQUE NO SON REQUERIDOS, ESTOS SON UN PLUS

Experiencia con C++

Experiencia en entornos de alto crecimiento e innovadores

Publicaciones en conferencias de primer nivel (por ejemplo, CVPR, ICCV, NeurIPS) son un gran plus

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4 Días en la oficina: Metropolis valora la colaboración presencial para impulsar la innovación, fortalecer la cultura y mejorar la experiencia del Miembro. Los miembros de nuestro equipo corporativo siguen nuestro modelo de oficina primero, que requiere que los empleados estén presentes en las instalaciones al menos cuatro días a la semana, fomentando interacciones orgánicas que estimulan la creatividad y la conexión.

Cuando te unas a Metropolis, te unirás a un equipo de líderes de producto e ingenieros de clase mundial, construyendo un ecosistema de tecnologías en la intersección del estacionamiento, la movilidad y los bienes raíces. Nuestro objetivo es construir una cultura inclusiva donde todos tengan voz y gane la mejor idea. Desempeñarás un papel clave en la construcción y el mantenimiento de esta cultura a medida que nuestra organización crezca. El

#LI-NM1 #LI-Onsite

Metropolis puede utilizar una herramienta automatizada de toma de decisiones de empleo (AEDT) para evaluar o valorar tu candidatura para empleo o promoción. Las AEDT se utilizan para ayudar a evaluar la solicitud de un candidato en relación con las cualificaciones y responsabilidades laborales requeridas que se enumeran en la oferta de empleo.

Como parte de este proceso, Metropolis retiene datos relevantes para tu candidatura, incluida información personal, durante un período que sea razonablemente necesario para el uso de la herramienta. Si eres contratado para el puesto, tus datos pueden pasar a formar parte de tu expediente de empleado.

Estamos comprometidos a proporcionar una experiencia de contratación acogedora y accesible. Si necesitas una adaptación razonable para cualquier parte del proceso de solicitud o entrevista, por favor ponte en contacto con nosotros en recruiting@metropolis.io [recruiting@metropolis.io].

salario base anticipado para este puesto es $175,000.00 a $215,000.00 anuales.

El salario base real ofrecido se determina por una serie de variables, incluyendo, según corresponda, las calificaciones del solicitante para el puesto, los años de experiencia relevante, las habilidades distintivas, el nivel de educación alcanzado, las certificaciones u otras licencias profesionales, y la ubicación de residencia y/o lugar de empleo.

El salario base es un componente del paquete de compensación total de Metropolis, que también puede incluir acceso o elegibilidad para beneficios de atención médica, un plan 401(k), cobertura de discapacidad a corto y largo plazo, seguro de vida básico, un lucrativo plan de opciones sobre acciones, planes de bonificación y más.

Metropolis Technologies es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades. Tomamos todas las decisiones de contratación basándonos en el mérito, las cualificaciones y las necesidades del negocio, sin tener en cuenta la raza, el color, la religión, el sexo (incluida la identidad de género, la orientación sexual y el embarazo), el origen nacional, la discapacidad, el estado de veterano o cualquier otra característica protegida por la ley federal, estatal o local.

Idiomas

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QUIÉNES SOMOS

QUIÉN ERES

QUÉ HARÁS

QUÉ BUSCAMOS

AUNQUE NO SON REQUERIDOS, ESTOS SON UN PLUS

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