Arquitecto Especialista en Soluciones - Ciencia de Datos / Aprendizaje Automático (Servicios Financieros)

Este puesto puede ser remoto.

Como Arquitecto de Soluciones Especializado (SSA, por sus siglas en inglés) en Ciencia de Datos/ Machine Learning en el equipo de Servicios Financieros, guiarás a los clientes en la construcción de soluciones de big data en Databricks que abarcan una amplia variedad de casos de uso de machine learning. Te encontrarás en un rol de atención al cliente, trabajando junto a y apoyando a los Arquitectos de Soluciones, que requiere experiencia práctica de producción con MLFlow™ y experiencia en otras tecnologías MLOps. Los SSA ayudan a los clientes a través del diseño y la implementación exitosa de cargas de trabajo esenciales mientras alinean su hoja de ruta técnica para expandir el uso de la Plataforma Databricks Lakehouse. Como un experto de referencia bajo la supervisión del Gerente de Ingeniería de Campo Especializado, fortalecerás tus habilidades técnicas a través de la mentoría, el aprendizaje y los programas de capacitación interna y te establecerás en un área de especialidad - ya sea machine learning, MLOps, experiencia en industria, o más.

El impacto que tendrás:

• Proporcionar liderazgo técnico para guiar a los clientes estratégicos hacia implementaciones exitosas en proyectos de big data, que van desde la ingeniería de características, capacitación, seguimiento, registro, servicio a la supervisión de modelos, todos dentro de una única plataforma
• Arquitectar cargas de trabajo a nivel de producción, incluyendo pruebas de rendimiento de carga de tuberías de ML de extremo a extremo y optimización
• Convertirse en un experto técnico en Machine Learning de Databricks y tecnologías de MLOps
• Asistir a los Arquitectos de Soluciones con aspectos más avanzados de la venta técnica, incluyendo contenido de prueba de concepto personalizada, estimación de dimensionamiento de carga de trabajo y arquitecturas personalizadas
• Proporcionar tutoriales y capacitación para mejorar la adopción de la comunidad (incluyendo hackatones y presentaciones en conferencias)
• Contribuir a la adopción de una variedad de las ofertas de ML de Databricks con los clientes, así como con la comunidad de Databricks en general

Lo que buscamos:

• 5+ años de experiencia en un rol técnico con experiencia en al menos uno de los siguientes:
  • Data Scientist/Ingeniero de ML: selección de modelo, ciclo de vida del modelo, escalamiento del modelo, AutoML, ajuste de hiperparámetros, servicio del modelo, seguimiento del modelo, aprendizaje profundo
  • Ingeniero de MLOps: Construir y mantener la infraestructura en la nube que soporta la implementación de modelos de ML y algoritmos, monitorea la deriva de datos, integración con sistemas de producción
• Amplia experiencia en aplicación de la Ciencia de Datos / ML en producción para construir productos basados en datos que resuelve los problemas de negocios
• Experiencia manteniendo y ampliando sistemas de producción de datos para evolucionar con necesidades complejas
• Profundo conocimiento de los conceptos de ML, incluyendo seguimiento de modelos, servicio de modelos y otros aspectos de la producción de tuberías de ML en entornos de procesamiento de datos distribuidos como Apache Spark, usando herramientas como MLFlow
• Experiencia en programación de producción en SQL y Python, Scala, o Java
• 2 años de experiencia profesional con tecnologías de Big Data (por ejemplo, Spark, Hadoop, Kafka) y arquitecturas
• 2 años de experiencia de cara al cliente en un papel de preventa o postventa
• Capacidad para cumplir con las expectativas de formación técnica y resultados específicos del rol dentro de los 6 meses de contratación
• Título universitario en Ciencias de la Computación, Sistemas de Información, Ingeniería, o experiencia equivalente a través del trabajo
• Capacidad de viajar hasta el 30% cuando sea necesario

Beneficios

• Seguro médico, dental y de vista
• Plan 401(k)
• Planes de Beneficios FSA, HSA y de viaje
• Premios de equidad
• Tiempo libre flexible
• Licencia parental remunerada
• Planificación familiar
• Reembolso de actividades físicas
• Fondo anual para el desarrollo de carrera
• Reembolso para oficina al hogar/equipos de trabajo
• Programa de Asistencia al Empleado (EAP, por sus siglas en inglés)
• Seguro de accidentes de viaje de negocios
• Recursos para el bienestar mental