ML Engineer – Ingeniería de aprendizaje automatizado
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El puesto es una pieza fundamental del equipo de Ciencia y Analítica de datos. El principal objetivo del Ingeniero en Backend es definir, construir y desplegar los componentes de software necesarios para que los algoritmos de predicción desarrollados en la empresa corran en un ambiente productivo escalable, confiable y seguro. Se encarga también de integrar estos servicios predictivos con otras aplicaciones y sistemas de la empresa, así como de darle mantenimiento y sugerir futuras optimizaciones.
Funciones y responsabilidades:
Definir los patrones de diseño de los servicios predictivos a desarrollar. Construir los componentes de software definidos para desplegar en producción los servicios Desarrollo e integración de APIs REST. Implementación de estándares de desarrollo y seguridad a servicios nuevos y existentes. Dar mantenimiento a los servicios predictivos para asegurar su correcto funcionamiento y sugerir mejoras Crear la documentación necesaria para que otros equipos fácilmente puedan consumir los servicios desarrollados. En conjunto con los ingenieros de datos, participar en la definición y construcción de los data pipelines y feature pipelines para su uso en los servicios predictivos. En conjunto con los ingenieros de datos, participar en la definición y el desarrollo de servicios de consulta de datos con proveedores externos. Experiencia y habilidades:
Esenciales:
Licenciatura en ciencias computacionales, ingeniería de software, o campos afines. Entre 2 y 5 años de experiencia previa como ingeniero de software o desarrollador. Fluidez manejando Python, SQL y C#. Conocimiento de Java y/o framework. NET Core es un plus. Conocimiento de metodologías ágiles, scrum, y dev Ops. Experiencia trabajando con algún proveedor de nube. Experiencia específico con Azure es un plus. Conocimiento sobre Git e integración continua y entrega continua (CI/CD). Deseables:
Experiencia desarrollando arquitecturas de microservicios y/o desarrollo y gestión de contenedores es un plus Conocimiento de frameworks y librerías de ML y AI como scikit learn, xgboost, keras, pytorch y tensorflow es un plus. Experiencia trabajando con softwares de data warehouses y data lakes es un plus: spark, databricks, delta lake, snowflake, hadoop ecosystem. Actitudinal:
Pensamiento innovador: que se atreva a pensar fuera de la caja y a proponer soluciones. Alinear siempre lo mejor para el cliente y para el equipo No tenga miedo a equivocarse. Mentalidad de crecimiento. Hambre de aprender cosas nuevas. Autodidacta. Pasión por impactar positivamente en la vida de las personas. Compensación y condición de la posición:
Esquema remoto de la posición Prestaciones de ley + Prestaciones superiores +12 días de vacaciones, seguro de gastos médicos mayores, seguro de vida, licenciamiento de educación continua con Udemy for Business, servicio de apoyo en servicios funerarios (por zona) y cuenta de ahorro con rendimiento preferente Super Tasas.com.
