Senior AI/ML Engineer - Inventory Forecasting & Decision Systems

Remote | Costa Rica • Remote • Senior • 01.10.2026
Machine Learning Engineer Data Engineer ki Python
Auf einen Blick

Senior AI/ML Engineer bei Lago in Costa Rica. Baue Inventory Forecasting Modelle und Decision Systems mit ML, Statistical Modeling und LLM-basierten Workflows.

💰 $20–40/h 📊 Senior 🕒 Contract 🌍 Remote 🗺️ Americas
  • 5+ Jahren Production ML Python Erfahrung
  • Statistical Modeling Expertise
  • Time-Series Forecasting Mastery
  • Real-World Data Handling
Python Statistical Modeling API Integration Data Pipeline
✅ Geeignet für
  • Senior ML Engineers mit Time-Series Fokus
  • Kandidaten mit Production ML Track Record
  • Data Scientists mit Geschäfts-Impact Focus
🚫 Weniger geeignet
  • Junior ML Engineers ohne 5 Jahren Erfahrung
  • Research-fokussierte Data Scientists
  • Kandidaten unbequem mit Messy Real-World Data
💡 Gut zu wissen
  • Gehalt stated als Stundensatz ($20-40/hr)
  • Remote in Costa Rica mit Eastern Time Hours (9am-6pm)
  • Contractor-Position, nicht Full-Time
  • LLM/AI-Agent Workflows sind zentral

Über das Unternehmen

Lago ist ein Talent-Marketplace für Remote-Positionen im AI/ML-Bereich. Diese Position ist für Senior AI/ML Engineer mit Fokus auf Inventory Forecasting und Decision Systems.

Deine Aufgaben

  • Aufbau und Verbesserung von Inventory Demand Forecasting Modellen mit ML und statistischen Methoden
  • Ownership von ML Models End-to-End: Data Collection bis Monitoring und Iteration
  • Entwicklung von Decision Systems für Inventory Planning, Pricing und Demand
  • Aufbau und Wartung von Data Pipelines und API Integrations
  • Arbeit mit messy Real-World Data zur Sicherstellung von Model Reliability
  • Implementierung von LLM/AI-Agent Workflows für automatisierte Prozesse
  • Unabhängiges Operieren in kleinem Team mit Priorisierung und Kommunikation

Deine Voraussetzungen

  • 5+ Jahren Python Erfahrung in Production ML Systemen
  • Deep Erfahrung mit Statistical Modeling (Ensemble Methods, kNN, Feature Engineering)
  • Expertise in Time-Series Modeling und Forecasting
  • Nachgewiesener Track Record von ML Models, die Business Decisions treiben
  • Starke Intuition für messy, Real-World Data
  • API Integration und Data Pipeline Architecture Erfahrung
  • Hands-on LLM/AI-Agent Workflows Erfahrung
  • Selbst-geleitet und komfortabel in fast-evolving Teams