El puesto tiene como objetivo apoyar la gestión, implementación y optimización de infraestructuras y flujos de trabajo en la nube para proyectos de aprendizaje automático, con un enfoque especial en el manejo de datos e imágenes médicas.

Responsabilidades:

• Configurar nuevos proyectos en AWS, incluida la creación de bases de datos para datos tabulares y de imágenes.
  
• Coordinar la transferencia de grandes volúmenes de datos a AWS.
  
• Diseñar e implementar tuberías de preprocesamiento y ETL de datos para entrenamiento de modelos de aprendizaje automático.
  
• Administrar los recursos computacionales utilizados por los miembros del equipo.
  
• Apoyar la administración de plataformas de etiquetado de datos.
  
• Colaborar en la gestión de equipos distribuidos geográficamente.
  
• Agilizar el desarrollo de conjuntos de datos, el entrenamiento de modelos y la evaluación del rendimiento.
  
• Contribuir al uso rentable de los recursos de la nube mediante la supervisión del uso de la computación.
  

Requisitos:

• Experiencia en imágenes médicas, aprendizaje automático y gestión de infraestructura de datos basada en la nube.
  
• Experiencia con prácticas de MLOps, incluidas canalizaciones ETL, Docker, Kubernetes y sistemas de control de versiones como Git.
  
• Experiencia con plataformas en la nube como AWS o GCP.
  
• Conocimientos en ultrasonido u otras modalidades de imágenes médicas.
  
• Experiencia con Python y la pila científica de Python (numpy, scipy, matplotlib, pandas, scikit-learn, scikit-image).
  
• Experiencia con al menos un marco de aprendizaje (TensorFlow, Keras, PyTorch).
  
• Habilidades de programación e ingeniería de software.
  
• Fuerte ética de trabajo en equipo y pasión por el aprendizaje.
  
• Título universitario en una disciplina técnica (grado, maestría o doctorado) en un campo relevante.