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Descripción del empleo

Estamos buscando un(a) Senior Machine Learning Engineer para unirse al equipo de Data Science & AI de una plataforma logística estadounidense, de rápido crecimiento y desarrollada de forma nativa con inteligencia artificial.

La plataforma gestiona operaciones de entrega de última milla para grandes empresas de comercio y distribución, tomando decisiones en tiempo real sobre qué transportista, modalidad de transporte y ruta utilizar para cada pedido.

La persona seleccionada trabajará en el desarrollo y optimización del motor principal de toma de decisiones, abordando desafíos relacionados con enrutamiento dinámico, predicción de tiempos de entrega (ETA), tiempos de servicio, riesgo de entregas tardías, estimación de costos y selección de transportistas.

Buscamos un profesional con autonomía técnica, capaz de transformar necesidades de negocio en soluciones de Machine Learning, desde la definición del problema hasta su implementación y evaluación en producción.

Principales responsabilidades

Diseñar, entrenar e implementar modelos de Machine Learning para optimizar decisiones logísticas, incluyendo predicción de tiempos de entrega, tiempos de servicio, probabilidad de entregas tardías, éxito de intentos de entrega y estimación de costos.

Desarrollar soluciones avanzadas de enrutamiento dinámico de vehículos (VRP), considerando ventanas de tiempo, capacidad, cambios operativos y reoptimización de rutas.

Combinar modelos predictivos con técnicas de optimización matemática, utilizando herramientas aceleradas por GPU como NVIDIA cuOpt y RAPIDS/cuDF.





Optimizar el rendimiento de modelos y algoritmos mediante vectorización, procesamiento por lotes, paralelización y ajustes de rendimiento con CUDA.

Implementar modelos de Machine Learning en entornos productivos utilizando Docker y Kubernetes, garantizando escalabilidad, confiabilidad y baja latencia.

Diseñar estrategias de evaluación offline y online, incluyendo backtesting, pruebas A/B e indicadores de negocio como entregas a tiempo y costo por entrega.

Monitorear el comportamiento de los modelos, identificando desviaciones ( model drift ) y oportunidades de mejora.

Colaborar con los equipos de Data Science, Ingeniería y líderes técnicos para transformar problemas de negocio en soluciones analíticas y de optimización.

Formación académica: Maestría o doctorado en Machine Learning, Ciencias de la Computación, Estadística, Matemáticas Aplicadas, Investigación de Operaciones o áreas cuantitativas relacionadas. Se prefiere doctorado (PhD).

Python: Dominio avanzado y experiencia sólida en desarrollo de soluciones de Machine Learning.

PyTorch: Experiencia práctica en Deep Learning, entrenamiento y optimización de modelos.

CUDA y GPU Computing: Experiencia desarrollando u optimizando código acelerado por GPU, más allá del uso básico de frameworks.

Matemáticas y estadística: Conocimientos sólidos en probabilidad,



inferencia estadística, álgebra lineal y optimización matemática.

Optimización de rendimiento: Experiencia en profiling, paralelización, vectorización, optimización de memoria y reducción de latencia.

Docker y Kubernetes: Experiencia desplegando y escalando modelos de Machine Learning en entornos productivos de alto rendimiento.

Ingeniería de software: Buenas prácticas de desarrollo, código limpio, pruebas, control de versiones y CI/CD.

Autonomía: Capacidad para definir, priorizar y desarrollar soluciones técnicas con mínima supervisión.

Comunicación: Habilidad para explicar decisiones y alternativas técnicas a equipos de ingeniería y stakeholders de negocio.

Inglés: Nivel cualificado que permita trabajar y comunicarse diariamente con equipos ubicados en Estados Unidos.

Ubicación: Residir en Colombia y contar con disponibilidad para trabajar de manera remota, con coincidencia horaria diaria con el este de Estados Unidos.

Requisitos deseables

Experiencia en Investigación de Operaciones, optimización combinatoria, optimización estocástica y problemas de enrutamiento de vehículos (VRP).

Conocimiento de herramientas de optimización matemática como OR-Tools, Gurobi o CPLEX.

Experiencia con tecnologías NVIDIA como cuOpt, RAPIDS, cuDF, cuML, Triton Inference Server o TensorRT.

Experiencia en logística, cadena de suministro, movilidad, marketplaces, asignación de entregas, predicción de ETA o pronóstico de demanda.

Conocimientos en Reinforcement Learning y toma de decisiones secuenciales bajo incertidumbre.

Experiencia con herramientas geoespaciales como OSRM, H3, PostGIS y redes viales.

📌 400 - Senior Machine Learning Engineer (Colombia)
🏢 Cidenet
📍 Colombia