FREE ACCESS
5,000–10,000 jobs/day
See all jobs on Scoutfield
Search thousands of fresh jobs every day.
Discover
- Fresh listings
- Fast filters
- No subscription required
Create a free account and start exploring right away.
Core Competencies
Role fitCore Competencies
Use this summary to align your resume positioning with the role.
Demonstrates expertise in building and deploying predictive models for churn, lifetime value, and payer propensity, with a strong foundation in machine learning pipelines and statistical analysis. Proficient in collaborating across teams to integrate models into product functionalities and ensuring model performance in production environments.
Highest-signal resume keywords
Machine Learning EngineeringPython ProgrammingSQL ProficiencyModel DeploymentA/B Testing
ATS Keywords
Tailor your resumeApplicant Tracking System Keywords
Tip: use these terms in your resume and cover letter to boost ATS matches.
Hard Skills
Machine LearningPredictive ModelingStatistical AnalysisClassification ModelsRegression ModelsRanking ModelsTroubleshootingModel CalibrationReinforcement LearningA/B Testing
Soft Skills
CollaborationMentoringProblem-Solving
Tools & Technologies
DatabricksAirflowAWSSparkPandasPolarsScikit-LearnLLMsPydantic AILangGraph
Industry Keywords
AdTechMobile GamesApp MonetizationHuman-in-the-LoopContextual Bandits
Tech Stack
Tools & technologiesAirflowAWSPandasPythonScikit-LearnSparkSQL
About the role
Key responsibilities & impact- Construir y llevar a producción modelos predictivos de churn, lifetime value y payer propensity.
- Explorar modelos en Databricks y habilitar su serving en tiempo real dentro del stack de mediación publicitaria.
- Desarrollar y mantener pipelines de ML en producción con Airflow, Spark/Databricks y AWS.
- Implementar entrenamiento, validation gates y promoción de modelos.
- Monitorear calibración, drift e impacto de modelos en producción.
- Medir impacto mediante A/B tests.
- Colaborar en iniciativas de IA generativa, incluyendo integraciones con APIs internas, sets de evaluación, observabilidad y controles human-in-the-loop.
- Construir herramientas y contexto para coding agents.
- Colaborar con Data Engineering, Backend, SDK, AdOps y Producto para convertir modelos en funcionalidades de producto.
Requirements
What you’ll need- Experiencia comprobable (3+ años) como Machine Learning Engineer, Data Scientist o en un rol similar, incluyendo haber llevado modelos a producción y mantenerlos ahí.
- Para nivel Senior, 5+ años de experiencia y track record liderando iniciativas de punta a punta, guiando decisiones técnicas y mentoreando a otros ingenieros.
- Dominio de Python y SQL, incluyendo pandas o Polars y scikit-learn.
- Experiencia con modelos de clasificación, regresión y ranking.
- Base sólida en estadística: calibración de probabilidades, clasificación desbalanceada, métricas de evaluación más allá del accuracy y A/B testing.
- Experiencia práctica con LLMs: tool calling, diseño de prompts, evaluación de outputs de agentes y coding agents.
- Familiaridad con Spark/Databricks, Airflow y AWS.
- Capacidad de troubleshooting de modelos y datos en producción.
- Español fluido indispensable.
- Deseable: experiencia en AdTech, mobile games o monetización de apps.
- Deseable: conocimiento de reinforcement learning, multi-armed y contextual bandits.
- Deseable: experiencia con Pydantic AI, LangGraph o Model Context Protocol (MCP).
Benefits
Comp & perks- Integración a marcas globales y startups disruptivas.
- Trabajo remoto/Home office.
- Horario ajustado a la célula de trabajo/proyecto asignado.
- Trabajo de lunes a viernes.
- Acceso a cursos y certificaciones.
- Eventos virtuales de integración y grupos de interés.
- Clases de inglés.
- Oportunidades dentro de nuestras diferentes líneas de negocio.