Especialista en Machine Learning Ciencia De Datos Azure ML I Presencial Quito

Especialista en Machine Learning / Ciencia de Datos — Azure MLBuscamos un/a Especialista en Machine Learning / Ciencia de Datos con experiencia en Azure ML para participar en un proyecto temporal y presencial en Quito, Ecuador.La persona será responsable del diseño, desarrollo, validación y despliegue productivo de un modelo predictivo sobre infraestructura Azure, trabajando de forma end-to-end desde la preparación de datos hasta el despliegue como Batch Endpoint.Modalidad100% presencial — Quito, EcuadorLa asistencia diaria a las instalaciones del cliente es requisito obligatorio durante toda la duración del proyecto.Tipo de contratoModalidad contractorDuración estimada: 12 semanas de desarrollo + sesiones de transferencia de conocimiento.Inicio requerido: inmediato / esta semana.Seniority buscadoPreferentemente perfil Senior.También se evaluarán perfiles Semi-Senior sólidos, siempre que tengan experiencia práctica en proyectos reales de Machine Learning y despliegue en Azure.Experiencia requeridaPerfil SeniorMínimo 5 años de experiencia en proyectos de Machine Learning / Ciencia de Datos, con experiencia comprobable en:Despliegue productivo en Azure Machine Learning.Desarrollo de modelos predictivos end-to-end.Proyectos en industria, idealmente en consumo masivo.Trabajo con datos tabulares, validación de modelos y transferencia técnica a equipos internos.Perfil Semi-SeniorEntre 2 y 4 años de experiencia en proyectos de Machine Learning / Ciencia de Datos, con participación activa en:Preparación y limpieza de datos.Análisis exploratorio.Modelado predictivo.Validación de modelos.Documentación técnica.Objetivo del rolLiderar o participar activamente en el desarrollo de un modelo predictivo de clasificación + estimación, asegurando su correcta preparación, validación, interpretabilidad y despliegue en Azure.El proyecto incluye también la construcción de un agente sobre el modelo, integrando reglas de negocio y dejando documentación técnica clara para el equipo interno.Principales responsabilidadesParticipar en el kick-off técnico-funcional y definición del problema de Machine Learning.Trabajar sobre métricas objetivo del modelo: Precisión ≥ 75% y MAE ≤ 10%.Realizar inventario y validación de fuentes de datos on-premise.Definir la arquitectura de ingesta de datos hacia Azure.Ejecutar data profiling, limpieza, feature engineering y freeze del dataset de entrenamiento.Desarrollar modelos predictivos, realizar tuning de hiperparámetros y validación.Implementar interpretabilidad mediante SHAP / feature importance.Validar resultados con negocio.Diseñar y desarrollar el agente sobre el modelo, integrando reglas de negocio.Desplegar el modelo en Azure Machine Learning como Batch Endpoint.Configurar aspectos básicos de seguridad, secretos y monitoreo.Definir estrategia inicial de retraining.Elaborar documentación técnica.Realizar transferencia de conocimiento al equipo interno, tanto general como técnica.Requisitos no negociablesExperiencia comprobable en Azure Machine Learning.Experiencia desplegando modelos como Batch Endpoint.Dominio de Python, especialmente pandas y scikit-learn.Experiencia preparando datos para modelos tabulares.Capacidad real de trabajar end-to-end: desde EDA hasta despliegue productivo.Conocimientos de SQL.Disponibilidad para trabajar 100% presencial en Quito.Disponibilidad de inicio inmediato.Stack tecnológico requeridoPython: pandas, scikit-learn.SQL.Azure Data Lake Storage.Azure Data Factory / Microsoft Fabric.Azure Machine Learning.Azure ML Endpoints, especialmente Batch Endpoints.Microsoft Entra ID.Azure Key Vault.Azure Monitor.SHAP / feature importance.InglésNivel requerido: Intermedio B2.Se requiere capacidad para lectura técnica de documentación. La comunicación oral en inglés será valorada positivamente.Certificaciones deseablesPara perfiles Senior:DP-100: Azure Data Scientist Associate.AI-102.Azure Data Engineer Associate.Para perfiles Semi-Senior:DP-100.DP-900.AI-900.Certificaciones equivalentes o experiencia demostrable.Evaluación técnicaAntes de la vinculación se realizará una revisión técnica de competencias enfocada en:Azure Machine Learning.Batch Endpoints.Modelado predictivo.Preparación de datos.Validación e interpretabilidad de modelos.Perfil idealUna persona técnica, autónoma y orientada a resultados, capaz de tomar un problema de negocio, convertirlo en un caso de Machine Learning, desarrollar el modelo, validarlo, desplegarlo correctamente en Azure y dejar el conocimiento transferido al equipo interno.No buscamos únicamente un perfil de análisis exploratorio o notebooks. Buscamos alguien con experiencia real llevando modelos a producción.PostulaciónEnviar CV actualizado indicando:Experiencia específica en Azure ML.Proyectos desplegados como Batch Endpoint.Experiencia en modelos tabulares.Disponibilidad para inicio inmediato.Confirmación de disponibilidad presencial en Quito.