MLOps Engineer

Sobre Nosotros

Fundada en 2018, Causaly acelera la adquisición de conocimiento y el desarrollo de insights en Biomedicina. Nuestra plataforma de IA generativa de grado de producción para insights de investigación y automatización del conocimiento permite a miles de científicos descubrir evidencia de millones de publicaciones académicas, ensayos clínicos, documentos regulatorios, patentes y otras fuentes de datos en minutos. Colaboramos con algunas de las compañías y instituciones biofarmacéuticas más grandes del mundo en diversos casos de uso, incluyendo Descubrimiento de Medicamentos, Seguridad e Inteligencia Competitiva. Lea más sobre nuestra misión e impacto en nuestro blog.

Estamos orgullosamente respaldados por los principales capitalistas de riesgo, como ICONIQ, Index Ventures, Pentech y Marathon.

Sobre el Rol: Ingeniero MLOps

El Ingeniero MLOps diseñará, desarrollará y mantendrá la infraestructura y las herramientas que soportan nuestros modelos de aprendizaje automático. Trabajando estrechamente con científicos de datos, ingenieros y equipos de producto, asegurarás el funcionamiento fluido de nuestros flujos de trabajo de ML, desde la ingestión de datos hasta el despliegue de modelos.

Responsabilidades:

• Diseñar, implementar y mantener nuestra infraestructura de ML, incluyendo pipelines de datos, entrenamiento de modelos y flujos de trabajo de despliegue.
• Desarrollar y mantener herramientas para automatizar los flujos de trabajo de ML, incluyendo pre-procesamiento de datos, ingeniería de características y evaluación de modelos.
• Colaborar con las partes interesadas para optimizar el rendimiento, la escalabilidad y la fiabilidad del modelo en producción, incluyendo monitoreo, registro y solución de problemas.
• Desarrollar y mantener controles de calidad de datos y pipelines de validación de datos.
• Implementar y mantener la versionado de datos y el seguimiento de linaje de datos.
• Estar al día con los últimos desarrollos en MLOps y recomendar mejores prácticas y nuevas tecnologías al equipo.

Requisitos:

• Licenciatura o Maestría en Ciencias de la Computación, Ingeniería o un campo relacionado.
• Experiencia industrial aplicada en MLOps, DevOps o un campo relacionado.
• Excelentes habilidades de programación en Python, con experiencia en marcos de ML.
• Experiencia con la contenedorización.
• Experiencia con pipelines de datos, almacenamiento de datos y procesos ETL.
• Experiencia con versionado de datos y seguimiento de linaje de datos.
• Sólida comprensión del despliegue, escalado y gestión de modelos de ML.
• Excelentes habilidades de resolución de problemas con la capacidad de depurar problemas complejos.
• Fuertes habilidades de comunicación y colaboración, con la habilidad de trabajar con equipos multifuncionales.
• Experiencia con metodologías de desarrollo ágil y sistemas de control de versiones como Git.

Calificaciones Preferidas:

• Experiencia con plataformas MLOps como MLflow, TensorFlow Extended (TFX) o Kubeflow.
• Experiencia con herramientas de DevOps como Jenkins, GitLab CI/CD o CircleCI.
• Experiencia con BigQuery.

Beneficios:

• Paquete de compensación competitivo.
• Seguro médico privado (suscrito en base a salud médica desestimada).
• Seguro de vida (4 x salario).
• Presupuesto individual para formación/desarrollo a través de Learnerbly.
• Presupuesto individual de bienestar a través de Juno.
• 25 días de vacaciones más festivos y 1 día libre por cumpleaños al año.
• Trabajo híbrido (casa + oficina).
• Potencial para un impacto real y un crecimiento profesional acelerado como miembro temprano de un equipo multinacional que está construyendo un producto de conocimiento transformador.

Sé tú mismo en Causaly

En Causaly, valoramos la diferencia. Todos pertenecen.