Científico de Investigación Junior

• Educación: matemáticas, ingeniería, informática, inteligencia artificial u otro campo cuantitativo sólido
• Sólida base en machine learning y deep learning, con experiencia práctica en la construcción y experimentación con modelos utilizando PyTorch y LLMs
• Comprensión del diseño de conjuntos de datos y de la mezcla de datos (data mixing) para el entrenamiento de deep learning
• Comprensión demostrada de cómo maximizar la utilización de los recursos de computación y realizar experimentos de manera eficiente para validar ideas de investigación
• Sólidas habilidades de comunicación
• Alta autonomía y sentido de la responsabilidad (ownership).

• Investigación publicada en machine learning o deep learning
• Proyectos personales o experiencia en startups de IA, machine learning o deep learning
• Experiencia de prácticas en equipos de investigación, ML o DL
• Nivel de inglés B1 o superior para una comunicación efectiva con un equipo internacional

• Apoyo de relocalización a uno de nuestros hubs (Serbia, Georgia o México), con asistencia para el empleado y su familia
• Cobertura sanitaria
• Presupuesto para formación: clases de idiomas, formación profesional y certificaciones
• Presupuesto de bienestar: reembolsos para salud mental y actividades físicas
• Política de vacaciones: 20 días de vacaciones anuales y baja por enfermedad retribuida

Buscamos un Junior Research Scientist para trabajar en modelos fundacionales para datos financieros. Varios de ellos ya funcionan en producción con datos de buró, transaccionales y de grafos; tu trabajo consistirá en extender esa línea a nuevos dominios de datos y nuevas tareas downstream: riesgo crediticio, adquisición, antifraude y previsión de LTV.

Esta es una gran oportunidad para alguien que esté al principio de su carrera y quiera trabajar en proyectos a gran escala y técnicamente desafiantes.

• Entrenar modelos autosupervisados en secuencias discretas para superar el SOTA y lograr un impacto empresarial en tareas downstream en toda la Plata, tales como: riesgo crediticio, antifraude de transacciones, adquisición y previsión de LTV
• Mantenerse a la vanguardia de la investigación SOTA, aplicando las últimas técnicas de NLP y DL a modelos fintech
• Trabajar con grandes conjuntos de datos multimodales: tabulares, de comportamiento, transaccionales, de dispositivos y red, texto, series temporales y grafos
• Optimizar la utilización de los recursos de computación tanto para el entrenamiento como para la inferencia
• Liderar y desarrollar soluciones de extremo a extremo, desde la idea y la recogida de datos hasta los experimentos, las ejecuciones de entrenamiento, la optimización de la inferencia y la evaluación del impacto
• Realizar evaluaciones rigurosas
• Escribir artículos y hablar en conferencias del sector

• Trabajo flexible desde una de nuestras oficinas o en remoto dentro de las zonas horarias de GMT-2 a GMT+5.

Trabajamos con Python, PyTorch, MLFlow, AWS, Snowflake y herramientas modernas de codificación de IA como Claude Code, OpenAI Codex y Cursor.