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Ingeniero de Plataforma de Aprendizaje Automático

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Estamos en búsqueda de un Especialista Senior en Plataformas de Machine Learning con experiencia en contextos de ingeniería de datos para unirse al equipo. Este puesto implicará dar forma y contribuir a una plataforma ML en evolución, destinada a agilizar el desarrollo, despliegue y gestión de soluciones de Inteligencia Artificial.

Responsabilidades:

  • Contribuir a los diseños técnicos de características, capacitación, plataformas de servicio e infraestructura operativa.
  • Desarrollar marcos reutilizables de desarrollo y despliegue de modelos AI/ML, promoviendo las mejores prácticas en MLOps.
  • Diseñar para la disponibilidad, escalabilidad, excelencia operativa y gestión de costes.
  • Colaborar con ingenieros de ML, científicos de datos y gestores de productos para acelerar el desarrollo y el despliegue de AI/ML.
  • Asesorar sobre herramientas y tecnologías de operaciones de ML.
  • Diseñar una plataforma de IA alineada con los principios de IA responsable y el cumplimiento de la privacidad.
  • Dirigir debates sobre la mejor opción para las tecnologías subyacentes.

Requisitos:

  • 5 años de experiencia como ingeniero de ML, backend, datos o plataforma desarrollando sistemas complejos a gran escala.
  • 2 años de experiencia trabajando en un entorno cloud como GCP, AWS, Azure, y con herramientas DevOps como Kubernetes.
  • 1 años de experiencia liderando proyectos.
  • 1 año de experiencia en Senior diseñando y desarrollando sistemas ML online y de grado de producción.
  • Habilidades de ingeniería de datos en el manejo y gestión de grandes conjuntos de datos, incluida la limpieza, el preprocesamiento y el almacenamiento de datos.
  • Licenciatura en informática, ingeniería o un campo relacionado.

Se Valorará Positivamente:

  • La capacidad de establecer marcos de plataformas ML como AWS Sagemaker, Feast, GCP Vertex AI, Kubeflow, MLFlow, Ray, y/o similares.
  • Capacidad para establecer y administrar herramientas DevOps para infraestructura de datos y computación como Argo, Airflow, Kaa, Docker, Spark, Flink, Kubernetes y Terraform.
  • Experiencia demostrada en liderazgo técnico para alinear la estrategia de la plataforma con los objetivos empresariales y de producto.

 

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