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Stylib
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Stylib
Oferta cerrada el 03/05/2023

AI Lead

Salario50-60K
PresencialMadrid
y
Remoto60%
🏠 Híbrido🛸 Startup🎯 Producto🌎 Equipo internacional👽 Innovación💥 Liderazgo💂 Inglés💪 Reto técnico

La arquitectura y el diseño ya no van solo de escuadra y cartabón. Hace tiempo que la tecnología llamó a su puerta y la abrió de par en par.

Quizá conozcas (e incluso hayas utilizado) alguna herramienta CAD, o quizá (como yo) solo hayas jugado a crear tu casa para Los Sims. A ti, que te gusta lo bueno de la tecnología y el diseño, te presento Stylib, la empresa en la que la IA, la Visión Artificial, y la Arquitectura van de la mano.

¿Qué harás?

👷 Ahá ¿Qué es esto de Stylib?

Stylib es el alucinante proyecto de un par de socios, arquitectos de formación, pero ingenieros de profesión.

  • Nació en 2020, como un proyecto de fin de semana, y en medio de la pandemia mundial que todos conocemos, y de la que todos nos queremos olvidar.
  • Creció como un proyecto, no de un fin de semana, sino de varios (y bien intensos 🔥).
  • Y se está desarrollando como una empresa vanguardista, técnicamente puntera, y que ha despertado ya el interés de varios “peces gordos” dentro del sector.

A día de hoy, y tras un exitoso open beta, que cuenta con 18 clientes y algunas integraciones externas (échale un ojo a Dezeen), están escalando un producto digital llamado a revolucionar el sector de la arquitectura, la ingeniería y la construcción. A través de cualquier imagen de referencia, la aplicación es capaz de detectar objetos y superficies, y recomendar materiales visualmente parecidos y su proveedor. Como un Google Lens aplicado al sector de la construcción y el diseño.

En pocas palabras, Stylib tiene la misión de simplificar el descubrimiento de materiales arquitectónicos y de construcción. Están creando una tecnología que potencia los flujos de preventa de los proveedores, a la vez que agiliza el trabajo del equipo de diseño. Son una startup jovencita que avanza con paso firme, y ya cuenta con el respaldo del principal fondo de inversión de su sector.

¿No es increíble? Quédate, que te cuento más.


🤔 Sí, pero… ¿Dónde encajo yo en esta historia?

Liderarás el desarrollo de IA como parte de un equipo de Data Scientist y Data Engineers en crecimiento. Vuestro trabajo estará claramente orientado a mejorar la precisión y capacidades de un producto 100% construido a base de modelos complejos de Computer Vision, NLP, y otros modelos personalizados de Machine Learning. Será tu posición ideal si eres una persona técnicamente madura, y la proactividad te mueve a leer, estudiar, investigar, y probar donde otros no lo hicieron.

Tu principal misión será mejorar el actual motor de recomendaciones de Stylib. No es cosa menor pero, si el reto se te queda escaso, esto debe conseguirse mientras:

  • El número de referencias (SKUs) que manejan escala un orden de magnitud, de 10K a 100K.
  • Se mejora constantemente la precisión de sus predicciones, llegando al estado del arte.

Las herramientas que más ayuda te brindarán en esta aventura serán, por supuesto, Python, y su abanico de librerías para deep learning y computer vision. Desarrollarás tus propios modelos predictivos, configurarás sus loops de entrenamiento, validarás los resultados, los índices de performance que alcanza y, te encargarás de su puesta en producción. ¡Lo que es hacer magia!

Tu evolución

Stylib
Tu primer día

En 1 mes

Este primer mes será el de conocer y aprender. Será el momento de absorber como una esponja 🧽

Fabio será el encargado de acompañarte en tu onboarding. Con su ayuda, pronto conocerás todas las fuentes de datos de las que se nutre Stylib, los data pipelines que mantienen y utilizan, y los retos técnicos a los que juntos os enfrentaréis.

Tras tu primer mes, la estructura de datos de Stylib no guardará secretos para ti y, no solo eso, sino que también habrás completado tu primer despliegue en producción. Pronto estarás haciendo, probando y optimizando tus propios modelos predictivos.

Tus responsabilidades

  • Liderarás el equipo de Data Science, y contribuirás a que se cumplan los objetivos pactados con producto.

  • Diseñarás, implementarás, y mantendrás nuevos modelos predictivos production-ready sobre los pipelines de datos actuales.

  • Investigarás y probarás nuevos modelos y técnicas que permitan mejorar las capacidades del producto que estáis construyendo, llegando o estableciendo el estado del arte en cada caso.

  • Actuarás como líder y mentor, ayudando al equipo con cualquiera de las piezas del flujo de datos de Stylib (integraciones de datos, modelos de ML, ETL, almacenamiento en la nube, o procesamiento en tiempo real).

  • Mantendrás y mejorarás los flujos de MLOps, asegurando que son escalables, replicables y monitorizables.

  • Integrarás tus conocimientos y experiencia, con las habilidades y metodología de trabajo del equipo.

¿Cómo lo harás?

El equipo de Stylib es aún pequeño, aunque crece rápido y se establece con fuerza. Las 8 personas que conforman el actual equipo, pronto se convertirán en 10 o 12 ¡Quizá antes de que te incorpores!

Tienen presencia en España y Reino Unido. Sus objetivos más cortoplacistas no pasan por abrir nuevos países, aunque sí por llegar a un mayor número de clientes.

Su marco de trabajo está basado en la agilidad. Aunque huyen de una denominación concreta, podríamos decir que su metodología de trabajo es Kanban. Lo cierto es que tienen una visión muy estratégica de su trabajo, así que todo lo importante se establece basándose en fechas y prioridades.

Son un claro ejemplo de que la responsabilidad no implica jerarquía. Son una organización completamente plana. La visión y el horizonte estratégico son un dibujo que pinta el equipo directivo. A partir de ahí, TODO se decide y se hace en equipo, incluida la definición de tareas y la confección del roadmap de trabajo.

Buscan incorporar a su equipo a una persona despierta, inquieta, y con experiencia. Debes sentir pasión por lo que haces y, tanto o más, por el equipo con el que lo haces. ¿Dispuesto/a redefinir los límites de lo que se puede hacer con un poquito de Data Science y Computer Vision?

¿Cuándo trabajarás?

El equipo de Stylib disfruta de una jornada de trabajo flexible.

Si me preguntas por el horario al que habitualmente se acogen, mi respuesta irá encaminada a algo entre las 8:30 y las 17:00 (CEST - Madrid). Sin embargo, cada persona tiene sus necesidades, y no siempre son las mismas (ni parecidas). Existe un compromiso real por mantener un equilibrio entre la vida personal y laboral de cada compañero.

Día laborable

Jornada completa

Vacaciones

25 días

¿Dónde trabajarás?

Presencial

Madrid
y

Remoto

60%

Stylib tiene, actualmente, oficinas en España y Reino Unido:

  • Las oficinas de España están en el barrio de La Latina de Madrid, a escasos metros del centro de la ciudad. ¡Será tu oficina de referencia!
  • Las oficinas de UK están a las afueras de Londres.

Siguen un modelo híbrido de trabajo que es más flexible que un muelle 🤸

Habitualmente, se ven las caras en la oficina una media de 2 días a la semana. Será igualmente válido que te pases todos, o solo unos poquitos cada 2-3 semanas. Lo importante es que se mantenga ese mínimo contacto físico y… ¡Vaya!, que también es divertido.

¿Con quién trabajarás?

  • Fabio Galicia (CTO): es arquitecto y científico de datos. Su esfuerzo como cofundador de Stylib es mejorar los flujos de trabajo tradicionales de diseño arquitectónico. Sus principales aliados para este ambicioso objetivo son, obviamente, su equipo, y la tecnología más moderna de Deep Learning y Computer Vision.
  • Pablo Talavante (ML Engineer): científico de datos y machine learning engineer. Pablo es experto en un montón de áreas de la inteligencia artificial (que me voy a permitir listar en inglés) como Computer Vision, NLP o Reinforcement Learning. Es una persona híper-curiosa y siempre atenta a las últimas tendencias tecnológicas.
  • Juan González (Data Engineer): es ingeniero biomédico y experto en estadística y ciencia de datos. Como apasionado de la tecnología que es, aprovecha la mínima oportunidad que tiene para expandir su área de conocimiento. Su “patio de recreo”, lo que más le gusta hacer, es jugar con los datos.
  • Rosa Reyes (Frontend Developer): es una informática que se adapta a todo. Está orientada al desarrollo frontend, pero es realmente una ingeniera Full-Stack capaz de enfrentarse a cualquier reto técnico.Es detallista, ingeniosa, y tiene fabulosas habilidades comunicativas. Le gustan los entornos de trabajo ágiles, dinámicos y que le permitan explotar al máximo su creatividad.

¿Qué piden?

  • Un mínimo de 5 años de experiencia como Data Scientist o Machine Learning Engineer.
  • Sólido background técnico. No es imprescindible, pero será muy valiosa la formación que puedas aportar en matemáticas, estadística o ingeniería.
  • Experiencia contrastable con Python y sus librerías especializadas para ciencia de datos como Pandas, Numpy y Scikit-Learn.
  • Experiencia contrastable con frameworks de Deep Learning, en particular con pyTorch y Tensorflow.
  • Tienes habilidad para manejar grandes volúmenes de datos provenientes de fuentes muy diversas.
  • Estás familiarizado/a con la nube de AWS y con Docker.
  • Eres una persona abierta a probar nuevas tecnologías y estás al día con el estado del arte en IA y Computer Vision. ¡No tengas miedo a probar o proponer lo que consideres!
  • Eres una persona altamente motivada, independiente y te apasiona sobreponerte a retos técnicos complejos.
  • Dominas el inglés.

Cumplirás con los deseables si, además:

  • Tienes experiencia con MLOps.
  • Tienes experiencia en visualización de datos.
  • Has construido sistemas de recomendación basados en NLP o Computer Vision.
  • Tienes algún tipo de formación o experiencia en arquitectura o diseño (Sé que esto es hilar muy fino 😝).

Tecnologías

Innegociable

  • Python
    Avanzado
  • PyTorch
    Intermedio
  • AWS
    Intermedio
  • OpenCV
    Avanzado

Estaría bien

  • Elasticsearch
    Intermedio

Otras habilidades

Innegociable

  • Liderazgo
  • Autonomía en el aprendizaje
  • Capacidad de autogestión
  • Capacidad de abstracción
  • Pensamiento creativo

Estaría bien

  • Atención al detalle
  • Capacidad de presentación

Suma puntos

  • Comunicación verbal

Idiomas

Español
Nativo/Bilingüe
Inglés
Fluido

¿Qué ofrecen?

Salario

50-60K

Remoto

60%

🏖 25 días de vacaciones, los 22 de toda la vida + tu cumple + nochebuena + fin de año.

Beneficios

Presupuesto para formación
Presupuesto para Conferencias
Posibilidad de elegir equipo

What the FAQ?

No. Desafortunadamente, esta posición está únicamente abierta a personas con residencia y permiso de trabajo en España (idealmente, Madrid).

Responderé en orden inverso. Soy un poco travieso 😜

El proceso será ágil y muy rápido. Su duración estimada es inferior a las 2 semanas de duración.

Consta de las siguientes 3 fases:

  1. Primera entrevista informal. El objetivo aquí será para ellos conocerte, y para ti que los conozcas. Pasaréis rápidamente por tu background y tu experiencia, y ambas partes valoraréis vuestro fit cultural.
  2. La segunda fase será una entrevista técnica con Fabio, CTO de Stylib. No habrá prueba técnica escrita.
  3. Dejarán a tu criterio tener o no una última entrevista para que conozcas a más personas del equipo, para que tengas una vista 360º del que pasará a ser tu nuevo equipo.