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¿Quiénes somos?
Tiendanube es la plataforma que +75.000 marcas en Latinoamérica eligen para potenciar sus negocios. Es un punto de gestión que va más allá de una tienda online. Integra productos, pagos y envíos con diferentes canales de ventas como Facebook, Instagram, marketplaces y tiendas físicas.
Gracias a su tecnología, Tiendanube se adapta a cada tipo de negocio permitiendo que el diseño de cada tienda sea único, así como también dando la posibilidad de instalar aplicaciones y de integrar desarrollos a medida. Todo esto con el acompañamiento de un excelente equipo de atención al cliente.
Nuestro impacto
  • Estamos digitalizando el comercio en la región. La oportunidad del mercado de e-commerce es enorme. En Estados Unidos la venta online es del 20% y en China del 35%. En América Latina es del 10% pero es una de las regiones que más está creciendo en el mundo y se estima que esté al nivel de Estados Unidos en los próximos 5-6 años.
  • 1 de cada 200 empleos en el sector privado en Argentina esta directa o indirectamente relacionado a una Tiendanube.
  • 1 venta cada segundo sucede en nuestra plataforma.
  • En un mes, 1 de cada 4 usuarios de internet de Latam visita al menos una Tiendanube.
El rol y sus desafíos

Como Machine Learning Engineer vas a ser responsable de diseñar, desarrollar e implementar modelos de machine learning para ayudar a los diferentes equipos de Tiendanube a tomar decisiones en base a datos duros y no corazonadas y alcanzar sus objetivos de la manera más eficiente.

Responsabilidades
  • Proponer y diseñar soluciones de machine learning para dar respuesta a las diferentes necesidades del resto de los equipos
  • Entrenar, testear y poner en producción los modelos diseñados
  • Realizar el seguimiento de los modelos implementados y proponer mejoras en caso de que lo requieran.
  • Extraer y transformar de datos para la creación de variables
  • Interactuar con otros equipos de Data Engineering para asegurar el correcto funcionamiento de los modelos dada la arquitectura de datos existente.
  • Presentar los resultados alcanzados a los usuarios finales, explicando a alto nivel el porqué de las decisiones tomadas y los resultados alcanzados.
Requirements:
Es esencial:
  • Sólida formación tecnológica y analítica.
  • Experiencia trabajando con Machine Learning.
  • Conocimiento en consultas complejas de SQL.
  • Experiencia desarrollando en Python, R o similar.
  • Experiencia en la utilización de librerías Numpy, Pandas, Scikit-Learn, etc
  • Frameworks de Deep Learning TensorFlow, Keras.
  • Conocimiento de herramientas de big data (Redshift, Spark, Hadoop...)
  • Experiencia trabajando con grandes conjuntos de datos.
  • Experiencia en puesta en producción de modelos de Machine Learning
  • Sólida base en estadística.
  • Conocimiento de herramientas o librerías de visualización de datos.
  • Habilidad para comunicar y presentar datos complejos de manera simple.
Es deseable:
  • Conocimiento de bases de datos no relacionales y caches (MongoDB, Redis, Neo4j…)
  • Portugués.
Benefits:
  • 15 días hábiles de vacaciones por año disponibles proporcionalmente desde el primer día de trabajo.
  • Cuidamos el poder adquisitivo de las personas del equipo a través de ajustes inflacionarios periódicos.
  • Ajustes semestrales por performance.
  • Cobertura de salud OSDE 310.
  • Flexibilidad horaria y posibilidad de trabajo remoto
  • Clases de portugués 100% cubiertas. Además, cubrimos la totalidad del costo del examen de proficiencia del Ministerio de Educación de Brasil.
  • Equipamiento para armar un espacio de trabajo en casa.
  • Una Tiendanube 100% gratuita para ser utilizada por la persona o su entorno.
  • 3 días por año para asistir a conferencias o eventos relacionados al rol.
  • Licencia familiar extendida a 21 días corridos para personas no gestantes o adoptantes.
En Tiendanube creemos en la diversidad y la igualdad de oportunidades. Por lo tanto, todas las aplicaciones recibidas se consideran sin distinción de etnia, religión, género, nacionalidad, discapacidad, orientación sexual, edad o cualquier otra.

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