AI/ML Engineer (Gen AI-LLM-MLOps)

Ubicación: Wilmington, DE (Presencial desde el primer día, Híbrido 3 días a la semana)

Tipo de Empleo: Largo Plazo, W2/A Tiempo Completo Altamente Preferido

Empresa: Ccube

Únete a nuestro equipo en Ccube como Ingeniero de AI/ML con un enfoque en ingeniería de datos, ingeniería de características y MLOps. Impulsa soluciones innovadoras de IA y el diseño de arquitecturas en un entorno colaborativo.

Responsabilidades Clave

• Diseñar y arquitectar plataformas de IA escalables aprovechando técnicas de ML y Deep Learning.
• Colaborar con partes interesadas del negocio, científicos de datos y equipos de ingeniería para recopilar requisitos para casos de uso de IA.
• Evaluar tecnologías emergentes de IA y alinearlas con nuestra estrategia de IA Empresarial.
• Definir prácticas recomendadas, marcos y estándares de arquitectura de AI/ML.
• Dirigir la configuración de la infraestructura de AI/ML, incluidos los servicios en la nube, las tuberías de datos y el despliegue de modelos.
• Asegurar la robustez, fiabilidad y escalabilidad de las soluciones de AI/ML en producción.
• Implementar medidas de gobernanza de datos, seguridad y cumplimiento para las plataformas de AI/ML.
• Optimizar los flujos de trabajo de AI/ML para el rendimiento, la rentabilidad y la utilización de recursos.
• Proveer liderazgo técnico y mentoría a los equipos de AI/ML.
• Comunicar decisiones y estrategias de arquitectura de AI/ML a las partes interesadas y ejecutivos.

Requisitos Clave

• Experiencia probada en el diseño y arquitectura de plataformas de AI/ML.
• Profundo conocimiento de algoritmos de ML, arquitecturas de Deep Learning y marcos (ej. TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn).
• Experiencia en plataformas en la nube (ej. GCP, Azure) y sus servicios de IA.
• Sólido conocimiento del ciclo de desarrollo de modelos, principios de ingeniería de software y principios de ingeniería de datos.
• Experiencia con herramientas de contenedorización y orquestación (ej. AKS, GKE, OpenShift, Docker, Kubernetes).
• Capacidad para diseñar y optimizar sistemas de computación distribuidos para cargas de trabajo de AI/ML.
• Familiaridad con prácticas DevOps, pipelines CI/CD y herramientas de automatización.
• Excelentes habilidades para resolver problemas y la capacidad de abordar desafíos técnicos complejos.
• Habilidades de comunicación efectivas para colaborar con equipos multifuncionales y partes interesadas.

Beneficios

La compensación real está influenciada por los años de experiencia, conjuntos de habilidades especializadas y calificaciones únicas. Ccube ofrece varios beneficios como seguro médico, dental y de visión subsidiado.

Impulsado por JazzHR