Machine Learning Engineer

                En Compartamos Banco, parte del Grupo Gentera con presencia en México y Perú. Llevamos más de 30 años brindando soluciones financieras a los microempresarios/as peruanos/as. Apostamos por la innovación, la tecnología y un servicio con sentido humano para seguir creciendo y ofreciendo mejores oportunidades.
Con más de 7,000 colaboradores y 126 agencias en todo el país, estamos evolucionando y queremos que tú seas parte de este gran reto.
Nos encontramos en búsqueda de un o una Machine Learning Engineer para contribuir a nuestro gran sueño de servir a 2 millones de personas.

Funciones:

- Diseñar y mantener pipelines CI/CD utilizando GitHub Actions, enfocados en flujos reproducibles y auditables.
- Automatizar procesos de despliegue para modelos de Machine Learning y pipelines de datos en entornos como Azure Machine Learning y Databricks.
- Participar en la orquestación de workflows para la ejecución controlada de endpoints, utilizando Azure Data Factory y servicios relacionados.
- Escribir código limpio, documentado y versionado para tareas repetibles
- mplementar modelos de Machine Learning simples para análisis predictivo.
- Integrar datos provenientes de distintas fuentes (APIs, logs, scrapers).
- Apoyar en proyectos de inteligencia artificial y analítica avanzada.

Requisitos

- Bachiller de las Carreras de Ingeniería De Sistemas, Ingeniería De Computación y Sistemas, Ingeniería De Software, Ingeniería Informática y/o afines.
- Experiencia de 3 años en posiciones similares
- Experiencia sólida programando en Python para data/ML (pandas, numpy, scikit-learn, etc.).
- Conocimientos de conceptos de ML: modelos supervisados, evaluación, métricas, overfitting, validación, etc.
- Nivel Intermedio de SQL, idealmente sobre motores analíticos (BigQuery u otros). 3años
- Conocimientos y experiencia en varios de estos servicios:
- BigQuery (consultas, particiones, clustering, vistas, funciones, etc.).
- Cloud Storage (datasets de entrenamiento, artefactos de modelos).
- Vertex AI (Training, Pipelines, Endpoints, Feature Store o equivalentes que usen).
- Dataflow / Apache Beam o pipelines ETL/ELT para features / scoring.
- Cloud Composer (Airflow) u otro orquestador para flujos batch.
- Manejo de Git (branching, pull requests, code review).
- Desarrollo de código limpio, modular, testeable (tests unitarios y básicos para modelos o pipelines).

Beneficios

- Trabajo híbrido
- Excelente clima laboral (#4 Ranking GPTW Perú)
- EPS a costos compartidos
- Tarjeta de alimentos
- Cuponera de tiempo libre
- Programa Super Voluntario y Compartamos con la Comunidad
- Asesoría gratuita en psicología, nutrición y derecho familiar (para colaboradores y familiares directos)