Maverick
hace 2 meses

Ingeniero ML / Data Scientist

LisitSantiago, Chile

Oferta publicada originalmente vía Get on Board

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Descripción del puesto

Requisitos excluyentes

Excluyente
  • Python sólido (pandas, scikit-learn) y experiencia real llevando un modelo a producción en NLP en español.
  • Experiencia con tokenización, normalización de texto y manejo de errores ortográficos.
  • Experiencia con Transformers / Hugging Face para fine-tuning de BERT (ideal BETO u otro BERT en español) orientado a NER.
  • Etiquetado programático / weak supervision: construir datasets de entrenamiento sin etiquetado manual masivo.
  • Evaluación rigurosa: precision/recall/F1, conjuntos held-out y control de fuga de datos.
Cómo evaluamos el enfoque: necesitamos que puedas explicar de forma clara cómo construirías el dataset de entrenamiento cuando no existe corpus etiquetado y hay 1,8 M de pares históricos; y qué significa que un modelo esté calibrado y cómo lo comprobarías.
We valoramos además una forma de trabajo ordenada y comunicable: foco en reproducibilidad, pensamiento crítico sobre métricas (held-out y fuga de datos) y mentalidad de transferencia hacia el cliente.

Misión

Misión: construir el corpus de entrenamiento a partir de 1,8 millones de pares históricos; hacer fine-tuning de un modelo NER en español; calibrar el score de confianza; y dejar el pipeline reproducible y traspasable al cliente.
  • Construir el dataset de entrenamiento sin etiquetado manual masivo (etiquetado programático / weak supervision).
  • Realizar tokenización y normalización de texto para NLP en español.
  • Entrenar y ajustar un modelo para NER en español (idealmente BERT en español, como BETO u otro BERT en español) con Transformers / Hugging Face.
  • Gestionar errores ortográficos y robustez del preprocesamiento.
  • Evaluar rigurosamente el desempeño con precision/recall/F1 usando conjuntos held-out y control de fuga de datos.
  • Calibrar probabilidades para que el umbral de confianza sea interpretable (score calibrado con métodos como Platt o isotónica).
  • Garantizar reproducibilidad: documentación del pipeline, trazabilidad de experimentos y empaquetado para que el cliente pueda replicarlo y operarlo.

Deseable (suma puntos)

  • XGBoost y calibración de probabilidades (Platt / isotónica): el umbral de 0,82 debe significar probabilidad real.
  • Embeddings y búsqueda vectorial (pgvector, HNSW, sentence-transformers).
  • Fuzzy matching: distancias de edición, algoritmos fonéticos, pg_trgm.
  • MLflow para gestión de experimentos y despliegue.
  • ONNX y cuantización INT8 para inferencia eficiente en CPU (sin GPU).
  • libpostal.
  • Experiencia con direcciones postales, geocodificación o datos geográficos.

Beneficios

Hibrido