Lead ML Engineer

Únete a Mastercard, un líder global en pagos y tecnología, en nuestra misión de transformar la economía digital de manera que beneficie a todos. Nuestro enfoque está en hacer que las transacciones sean seguras, simples, inteligentes y accesibles mediante el uso de tecnologías de vanguardia. Aprovechando datos y redes seguros, asociaciones y pasión, nos esforzamos por ayudar a individuos, instituciones financieras, gobiernos y negocios a alcanzar su máximo potencial.

Estamos dedicados a conectar y potenciar una economía digital inclusiva que beneficie a todos, en todas partes. Nuestro coeficiente de decencia (DQ) influye en nuestra cultura y se refleja en todo lo que hacemos, tanto interna como externamente. Promovemos una cultura de inclusión, fomentando el respeto por las fortalezas, puntos de vista y experiencias individuales. Nuestro equipo diverso nos ayuda a tomar mejores decisiones, impulsar la innovación y ofrecer resultados empresariales superiores.

El Lead ML Engineer reportará al Director de AI Aplicada y colaborará con el equipo de AI Aplicada de TST. Este rol es fundamental para escalar el impacto de AI transformando prototipos en tuberías de AI de grado de producción, manteniendo modelos activos y contribuyendo a la plataforma de AI y las mejores prácticas de ingeniería de Mastercard.

Transformar prototipos en modelos de grado de producción

• Trabajar con científicos de datos y estrategas de AI para desarrollar requisitos para modelos de producción.
• Diseñar y desarrollar aplicaciones robustas para gestionar modelos de producción.
• Colaborar con equipos de gobernanza de datos y técnicos para asegurar el cumplimiento de los estándares de AI e ingeniería de Mastercard.

Mantener modelos en producción

• Gestionar el ciclo completo de CI/CD para modelos en vivo, incluyendo pruebas e implementación.
• Supervisar procesos de retroalimentación de etiquetas y re-entrenamiento de modelos.
• Desarrollar estrategias de registro, alerta y remediación para manejar errores de modelo.
• Trabajar con científicos de datos para diseñar y desarrollar detección de desviación y medición de precisión para modelos en vivo.

Contribuir a la plataforma de AI y prácticas de ingeniería

• Colaborar con el liderazgo de DS y ML engineering para desarrollar estándares de codificación y prácticas en todo el equipo de AI aplicada.
• Investigar, probar y entrenar al equipo en plataformas de AI de vanguardia, incluyendo bibliotecas de auto ML, bases de datos gráficas y marcos de ejecución en la nube.
• Contribuir a la estrategia y gestión de infraestructura de AI del equipo.

4+ años de experiencia en la industria en ingeniería, con al menos 2 años en ciencia de datos o ingeniería de ML.

Sólida experiencia en Python.

Experiencia en desarrollo de productos de datos, modelos analíticos y gobernanza de modelos.

Familiaridad con herramientas de gestión de flujo de trabajo de AI como Airflow, Kedro o Luigi.

Conocimiento en modelado estadístico, algoritmos de aprendizaje automático y análisis predictivo.

Habilidades altamente estructuradas y organizadas de planificación laboral.

Fuerte comprensión del ciclo de vida de desarrollo de AI y prácticas ágiles.

Dominio de tecnologías de big data como Hadoop, Spark o marcos similares. La experiencia con bases de datos gráficas es una ventaja.

Experiencia con plataformas de computación en la nube como AWS, Azure o Google Cloud.

Historial comprobado de entrega de productos de datos en entornos con estricto cumplimiento de normas de seguridad y gobernanza de modelos.

Título universitario en informática, analítica, matemáticas, estadísticas, economía, ingeniería industrial o ciencias físicas.

Mastercard es un empleador inclusivo de Igualdad de Oportunidades de Empleo. Consideramos a los solicitantes sin importar género, identidad de género, orientación sexual, raza, etnia, discapacidad o estatus de veterano, o cualquier otra característica protegida por la ley.

Si necesita adaptaciones o asistencia para completar el proceso de solicitud en línea, contacte a [email protected] y especifique el tipo de adaptación o asistencia que necesita. Por favor, evite incluir cualquier información médica o de salud en su correo electrónico.