Ingeniero de Operaciones de Aprendizaje Automático

Cómo tendrás impacto:

• Facilitar la implementación de servicios basados en machine learning creados por los científicos de datos. Esto implica trabajar en estrecha colaboración con el equipo de ciencia de datos para comprender sus necesidades y garantizar la integración sin problemas de sus modelos en el entorno de producción
• Colaborar estrechamente con científicos de datos, ingenieros de datos e ingenieros de plataformas a lo largo del ciclo de vida del modelo
• Diseñar e implementar tuberías de datos escalables y confiables e infraestructura de ingeniería para soportar sistemas de machine learning en diferentes dominios y casos de uso
• Asegurar mecanismos de ingestión de datos eficientes y diseñar soluciones tipo Feature Store para el almacenamiento optimizado de características ingenierizadas, permitiendo un acceso sin problemas para los científicos de datos
• Aplicar las mejores prácticas de ingeniería de software y principios de DevOps a machine learning, como control de versiones, pruebas, automatización, CI/CD, etc.
• Monitorear y optimizar el rendimiento, la fiabilidad y la precisión de los modelos de machine learning en producción. Identificar y solucionar problemas e implementar soluciones
• Evaluar y adoptar nuevas tecnologías y herramientas para mejorar el ciclo de vida y el flujo de trabajo del machine learning

Lo que buscamos:

• Grado de licenciatura o superior en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Big Data o un campo relacionado.
• Varios años de experiencia en MLOps, Ingeniería de Datos o DevOps; con exposición a problemas de MLOps
• Competencia en Python y Bash, y comodidad en un entorno Linux
• Experiencia con marcos y bibliotecas de machine learning, como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, etc.
• Experiencia en el trabajo con plataformas y servicios en la nube (AWS y/o GCP), y mantenimiento de infraestructura en la nube utilizando herramientas como Terraform o Ansible
• Experiencia con Docker, Kubernetes, Kubeflow y Soluciones de ML administradas en la nube
• Experiencia en la implementación de interfaces (API REST, gRPC, etc.) para modelos de machine learning
• Experiencia con tecnologías de procesamiento y almacenamiento de datos, como SQL, NoSQL, Hadoop, Spark, Kafka, etc., y marcos para tuberías de datos y flujos de trabajo como Airflow & Luigi
• Familiaridad con conceptos y técnicas de machine learning, como aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, deep learning, etc.
• Experiencia probada y capacidad de trabajar en un ambiente multidisciplinario y multicultural

Lo que obtienes:

• Una oportunidad única de unirte y ayudar a dar forma a una scale-up tecnológica en rápido crecimiento con la determinación y la misión ambiciosa de revertir el cambio climático
• Un ambiente verdaderamente global donde puedes colaborar y socializar con colegas diversos y apasionados
• Paquete de compensación competitivo y vacaciones
• Eventos de equipo a lo largo del año
• Una cultura emocionante y una misión con un propósito
• Cultura de comunicación abierta y retroalimentación de apoyo
• Opciones de trabajo híbrido o remoto