Ingeniero de MLOps

Descripción del trabajo

Sobre ti

Eres alguien que quiere influir en tu propio desarrollo. Estás buscando una empresa donde tengas la oportunidad de seguir tus intereses y poder crecer profesionalmente.

Aportas a Applaudo las siguientes competencias:

• Grado de Licenciatura o superior en ciencias de la computación, ingeniería informática o campo relacionado.
• Más de 8 años trabajando en proyectos de desarrollo de software, incluyendo etapas de despliegue.
• Más de 4 años de experiencia práctica en ciencia de datos y aprendizaje automático.
• Más de 2 años de práctica en MLOps.
• Comprensión general de los algoritmos clásicos de ML para datos tabulares (árboles de decisión, bosque aleatorio, XGBoost), evaluación de modelos y técnicas de optimización.
• Competencia en lenguajes de programación como Python. La familiaridad con Scikit Learn y TensorFlow es un plus.
• Contenerización y optimización de imágenes (Docker), orquestación (Kubernetes), y control de versiones (p.ej.: Git).
• Experiencia con plataformas en la nube como AWS, particularmente con Funciones Lambda y ECS.
• Comprensión de los pipelines de datos, procesos ETL y tecnologías de almacenamiento de datos.
• Competencia en la configuración de pipelines CI/CD.
• Experiencia con herramientas de monitoreo como Prometheus y Grafana, ELK para logging.
• Conocimientos y experiencia con bases de datos relacionales (SQL)
• Conocimiento de las mejores prácticas de seguridad para modelos de aprendizaje automático y datos
• Comprensión de la provisión de un servidor Jupyter para experimentación con ML.
• Experiencia con herramientas para versionar conjuntos de datos.
• Habilidades de comunicación fuertes para colaborar eficazmente con equipos interfuncionales incluyendo científicos de datos, ingenieros y partes interesadas.
• Capacidad para solucionar y resolver problemas complejos relacionados con el despliegue de modelos y sistemas de producción.
• Capacidad para trabajar en un ambiente colaborativo y ágil, contribuyendo al éxito del equipo y de la organización.
• Se requiere un alto nivel de inglés ya que trabajarás directamente con clientes basados en EE.UU.

Serás responsable de las siguientes tareas:

Revisar los pipelines de despliegue para modelos de aprendizaje automático, asegurando que sean confiables, escalables y estén bien documentados.
Revisar cambios de código y solicitudes de extracción del equipo de ciencia de datos.
Activar pipelines CI/CD después de las aprobaciones de código.
Monitorear pipelines y garantizar que todas las pruebas pasen y que los artefactos de los modelos se generen/almacenen correctamente.
Desplegar modelos actualizados en producción después de la finalización del pipeline.
Trabajar en estrecha colaboración con el equipo de ingeniería de software y DevOps para garantizar una integración fluida.
Contenerizar modelos usando Docker y desplegar en plataformas en la nube.
Configurar herramientas de seguimiento para rastrear varias métricas como el tiempo de respuesta, las tasas de error y la utilización de recursos.
Establecer alertas y notificaciones para detectar rápidamente anomalías o desviaciones del comportamiento esperado.
Analizar datos de monitoreo, registros, archivos y métricas de sistemas.
Desarrollar y mantener pipelines automatizados para el entrenamiento de modelos, pruebas, despliegue y seguimiento.
Configurar y gestionar la infraestructura y los recursos en la nube necesarios para el despliegue de modelos de ML.
Colaborar con el equipo de ciencia de datos para desarrollar pipelines para cubrir cualquier falla, crear y mantener pipelines de datos para las entradas y salidas de modelos.
Optimizar los sistemas de ML para escalabilidad, garantizando un rendimiento eficiente de los modelos bajo diversas cargas.
Implementar medidas de seguridad para proteger datos sensibles y modelos de aprendizaje automático de accesos no autorizados.
Documentar y solucionar problemas, cambios y optimizaciones.

Información Adicional

Toda su información se mantendrá confidencial de acuerdo a las directrices de la EEO.

Aquí en Applaudo Studios, los valores como la confianza, comunicación, respeto, excelencia y trabajo en equipo son nuestras claves para el éxito. Sabemos que estamos trabajando con lo mejor y tratamos a todos con respeto y admiración sin pedir nada a cambio.

¡Envía tu solicitud hoy mismo y no pierdas esta oportunidad de unirte al mejor equipo digital de la región!

Realmente apreciamos todo el duro y sobresaliente trabajo que nuestro equipo realiza todos los días en Applaudo Studios, y por eso los beneficios que ofrecemos están pensados y diseñados como una forma de agradecerles su compromiso y excelencia.

Algunos de nuestros beneficios:

• Trabajo desde casa
• Horario flexible
• Celebraciones
• Descuentos especiales
• Área de entretenimiento
• Espacios de trabajo flexibles
• Excelente ambiente de trabajo
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