Ingeniero de Machine Learning

Sobre esta oportunidad

Radformation está revolucionando la forma en que las clínicas de cáncer entregan atención médica. Buscamos un Ingeniero de Machine Learning apasionado por construir soluciones que impacten directamente en la vida de los pacientes. En este rol, serás parte de un equipo totalmente remoto y orientado a la misión de reducir el impacto global del cáncer, desarrollando modelos de inteligencia artificial que automatizan y mejoran los flujos de trabajo en radioterapia oncológica.

Tu trabajo consistirá en diseñar y optimizar modelos de machine learning que permitan que los clínicos planifiquen y entreguen tratamientos más rápido, de forma más segura y consistente. Cada línea de código que escribas contribuirá a asegurar que los pacientes de todo el mundo reciban el mismo nivel de atención médica de calidad, independientemente de dónde vivan.

Perfil buscado

Estamos buscando a un profesional con sólida formación académica en Ciencias de la Computación, Matemáticas, Estadística o disciplina relacionada, con al menos 3 años de experiencia práctica desarrollando soluciones de machine learning en entornos profesionales. Debes ser un experto en Python, con experiencia comprobada entrenando y optimizando modelos de deep learning, especialmente con redes neuronales convolucionales (CNN). Es importante que tengas familiaridad con herramientas modernas de versionamiento de código y que puedas trabajar colaborativamente en equipos multidisciplinarios. Idealmente, tendrás experiencia previa en entornos regulados o en el sector médico-tecnológico.

Requisitos clave

• Maestría en Ciencias de la Computación, Matemáticas, Estadística o campo relacionado con 3+ años de experiencia profesional
• Dominio experto de Python para desarrollo de modelos y procesamiento de datos
• Experiencia práctica construyendo, entrenando y ajustando modelos de machine learning en producción
• Sólidos conocimientos en PyTorch y/o TensorFlow
• Experiencia desarrollando redes neuronales convolucionales, incluyendo arquitecturas U-Net
• Manejo fluido de Git y sistemas modernos de control de versiones (GitHub, Bitbucket, Azure DevOps, etc.)

Experiencia preferida

• Experiencia con imágenes médicas y técnicas de procesamiento de imágenes (segmentación, remuestreo, suavizado)
• Familiaridad con estándares de datos clínicos como DICOM o HL7
• Experiencia trabajando en entornos regulados (HIPAA, FDA, software de dispositivos médicos)
• Experiencia usando herramientas modernas de desarrollo asistido por IA (Cursor, Claude Code, Codex, etc.)

Beneficios de la posición

• Impacto directo: tu trabajo contribuye a salvar vidas y mejorar la atención oncológica en todo el mundo
• Equipo remoto y flexible: trabaja desde cualquier lugar con total flexibilidad horaria
• Crecimiento profesional: oportunidad de mentorar a ingenieros junior y científicos de datos
• Tecnología de punta: trabaja con las herramientas y técnicas más modernas en IA y machine learning
• Colaboración multidisciplinaria: interactúa con equipos de IA, cloud, investigación y producto
• Compensación competitiva: paquete salarial localmente competitivo diseñado para tu bienestar financiero y equilibrio trabajo-vida
• Entorno inclusivo: empresa comprometida con la diversidad y la igualdad de oportunidades

¿Por qué considerar esta empresa?

Radformation es una empresa con propósito genuino en el sector healthtech. Está transformando realmente cómo se entregan los tratamientos de radioterapia, mejorando estándares de calidad y reduciendo errores clínicos a través de automatización inteligente. El equipo es completamente remoto, está distribuido globalmente, y está unido por un objetivo compartido: reducir el impacto del cáncer en el mundo. Si buscas trabajar en tecnología con impacto real en la salud humana, este es el lugar indicado.

Nota importante sobre la aplicación

Por favor, menciona la palabra EBULLIENTEMENTE en tu aplicación para demostrar que leíste completamente esta vacante. Esto ayuda a la empresa a identificar candidatos genuinos y evitar solicitudes automáticas. Radformation solo acepta currículum de agencias con acuerdos previos firmados. Toda comunicación legítima proviene de direcciones de correo @radformation.com.

Rango salarial

No especificado por la empresa

¿Te interesa? Aplica directamente desde el enlace de la vacante.