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Buscamos Machine Learning Engineers apasionados por la IA y la innovación. Si te motiva diseñar y desplegar modelos de ML en entornos productivos, trabajar con tecnologías cloud y ser parte de una empresa global en constante evolución, ¡te estamos buscando!
Funciones del puesto :
- Participar con equipos multidisciplinarios para desarrollar soluciones de machine learning end-to-end.
- Transformar necesidades de negocio en modelos de ML que generen impacto real en el negocio.
- Diseñar, desarrollar y desplegar pipelines de modelos de ML escalables y automatizados en entornos de producción.
- Diseñar y desplegar APIs y arquitecturas escalables para servir modelos de ML integrados con procesos empresariales.
- Implementar pipelines CI / CD para ML , con testing automatizado, gates de calidad e infraestructura como código.
- Implementar observabilidad integral con monitoreo de data drift, model drift y métricas de performance de modelos en producción.
Requisitos :
Titulado / Bachiller en Ingeniería de Software, Ciencias de la Computación, Ingeniería de Sistemas, Estadística o afines.3 años o más de experiencia en desarrollo e implementación de modelos de ML en producción.Dominio de Google Cloud Platform (GCP) : Cloud Function, Dataflow, Cloud Run, Cloud Composer, Vertex AI (Feature Store, Pipelines, Endpoints, Model Monitoring) y Cloud Logging.Conocimientos en AWS (Lambda, API Gateway, VPC, IAM).
Experiencia en frameworks para pipelines ML (Kedro, Kubeflow, Apache Airflow) y procesamiento Big Data (PySpark, Apache Beam).Experiencia en frameworks para APIs (FastAPI, Django) y bases de datos (BigQuery, BigTable, CloudSQL, Firestore).Experiencia en CI / CD aplicado a ML , control de versiones (Git), containerización (Docker, Kubernetes) e Infraestructura como Código (Terraform).Deseable experiencia en monitoreo y observabilidad de modelos en producción (data / model drift monitoring, alertas y performance tracking).Beneficios :
📚 Acceso total a Udemy para tu desarrollo profesional.🔖 Descuentos corporativos.📈 Línea de carrera.🧠 Atención psicológica.🥦 Atención nutricional.Detalles de la posición :
Modalidad : Híbrida (3 veces por semana en oficinas)
Horario : Lunes a Viernes de 9 : 00am a 6 : 30pm.
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