Ingeniero de Aprendizaje Automático – LLM y IA Generativa
Doktar Technologies es una empresa líder en Agritech con la misión de revolucionar los sistemas alimentarios mediante el uso intensivo de datos y decisiones basadas en datos. Con sede en los Países Bajos y oficinas en Wageningen, Estambul e Izmir, Doktar ofrece un conjunto integral de servicios digitales a lo largo de toda la cadena de valor agrícola. Posicionada como una solución integral para la agricultura digital, Doktar adopta tecnologías emergentes como teledetección, internet de las cosas, aprendizaje automático e inteligencia artificial.
Para nuestro creciente equipo de Ciencia de Datos, estamos buscando un Ingeniero en Aprendizaje Automático de nivel medio-senior. Diseñarás, construirás y desplegarás sistemas de inteligencia artificial de calidad de producción que proporcionen un impacto medible en la agricultura y la sostenibilidad. Este rol es adecuado para ingenieros que disfrutan de resolver problemas complejos del mundo real y convertir investigaciones en sistemas fiables a escala. Trabajarás en visión por computadora, modelos de lenguaje grandes y MLOps dependiendo de tu experiencia, mientras guías a tus compañeros y ayudas a dar forma a la creciente pila de inteligencia artificial de Doktar. Nuestro entorno es dinámico, basado en la investigación y profundamente orientado a la misión.
Lo que harás
Liderar proyectos a lo largo del ciclo de vida de ML: diseñar e implementar datos, entrenamiento, inferencia y pipelines de monitoreo con CI/CD, versionado y rutas de reversión.
Construir sistemas de ML confiables y escalables: centrado en latencia, costo, capacidad de observación y reentrenamiento automatizado.
Traducir investigación en producción: convertir modelos experimentales en servicios mantenibles, testeables y bien monitoreados.
Colaborar de manera interdisciplinaria con equipos de datos, plataforma y producto para alinearse en métricas, SLAs y criterios de éxito.
Contribuir al aprendizaje del equipo revisando el trabajo de otros, compartiendo mejores prácticas y promoviendo la experimentación reproducible.
Asegurar la confiabilidad de los modelos desplegados mediante validación, detección de desviaciones y evaluación continua.
Lo que buscamos
4–7 años de experiencia entregando modelos de ML o infraestructura en producción.
Fuertes habilidades en Python; se prefiere PyTorch.
Sólido entendimiento de arquitecturas de aprendizaje profundo (CNNs, Transformers, sistemas multimodales).
Experiencia en al menos uno de los siguientes: visión por computadora, modelos de lenguaje grandes u otros modelos fundacionales.
Experiencia comprobada en ML en producción: servicio de modelos, optimización, versionado y monitoreo.
Familiaridad con plataformas en la nube (se prefiere Azure), Docker y herramientas de flujo de trabajo (Airflow, MLflow, Kubeflow, Azure ML).
Experiencia con Infraestructura como Código y prácticas automatizadas de MLOps.
Exposición a entornos de HPC o configuraciones de entrenamiento distribuidas.
Mentalidad sistémica: capacidad de diseñar para la fiabilidad, mantenibilidad y clara propiedad.
Fuertes habilidades de comunicación y colaboración.
Lo que ofrecemos
Un trabajo interesante y altamente autónomo en un equipo joven e interdisciplinario;
Participación en proyectos de escala global;
Instalaciones técnicas de última generación (software y herramientas de comunicación);
Oportunidades de desarrollo profesional;
Trabajo híbrido;
Opciones de acciones de la empresa;
Seguro de salud privado que cubre a miembros de la familia menores de 22 años;
Cuota mensual de almuerzo (vales) y subsidio de transporte;
Bonos anuales basados en rendimiento.