INGENIERO SENIOR DE MLOPS

Descripción del puesto Ingeniero Senior de MLOps Estamos en busca de un Ingeniero Senior de MLOps con habilidades y motivación para unirse a nuestro equipo.
En este rol, tendrás la oportunidad de estandarizar e implementar herramientas que permitan a los científicos de aprendizaje automático desarrollar y desplegar modelos de manera más efectiva.
Nuestra iniciativa se enfoca en crear soluciones estratégicas y holísticas colaborando con nuestros socios científicos para trasladar su trabajo de modelado a la nube, ofreciendo soluciones de MLOps que optimicen todo el proceso desde la creación del modelo hasta la inferencia y el monitoreo.
Requisitos Responsabilidades.
Diseñar, mejorar, escalar y mantener soluciones de aprendizaje automático desde la concepción hasta el despliegue en un entorno de producción.
Colaborar con equipos de ingeniería y gestión de producto en iniciativas de MLOps para traducir requisitos científicos y técnicos en sistemas escalables de ML.
Arquitectar canalizaciones de MLOps utilizando marcos de orquestación para optimizar la preparación de datos, entrenamiento, despliegue y ciclos de vida de los modelos de aprendizaje automático.
Contribuir a la arquitectura de aprendizaje automático para soportar entrenamientos y despliegues de modelos escalables y repetibles.
Diseñar e implementar sistemas robustos de monitoreo continuo para modelos desplegados, rastreando rendimiento, deriva de datos y anomalías, facilitando el reentrenamiento de modelos.
Facilitar la creación de procesos automatizados para validación y pruebas de modelos.
Garantizar las mejores prácticas en calidad de código, control de versiones y CI/CD para canalizaciones de datos y aprendizaje automático.
Trabajar con científicos computacionales para entender y aprovechar bibliotecas y marcos de software específicos del dominio.
Revisar y refactorizar código para garantizar software de alta calidad.
Redactar documentación técnica.
Requisitos.
INGLES AVANZADO ZONA HORARIA PST Experiencia experta con servicios en la nube y tecnologías/plataformas de contenedores, especialmente AWS y Kubernetes.
Experiencia práctica en la orquestación y optimización de canalizaciones de ML escaladas en Kubernetes.
Dominio de marcos de aprendizaje automático (TensorFlow, PyTorch/Lightning), lenguajes de programación (Python), tecnologías de MLOps (Weights & Biases, AWS Sagemaker, Ray) y marcos de programación de tareas (Slurm, AWS Step Functions).
Proficiencia en prácticas de ingeniería de software, incluyendo desarrollo ágil, revisiones de código, procesos de construcción, pruebas y operaciones.
Experiencia con computación distribuida y tecnologías de big data (Batch, Ray, Spark).
Familiaridad con sistemas de entrenamiento distribuido.
Deseable.
experiencia en el desarrollo de modelos de lenguaje a gran escala.
Habilidades efectivas en comunicación, trabajo en equipo y pensamiento crítico.
Título en Ciencias de la Computación, Estadística o campo relacionado.
Beneficios Sueldo.
Negociable, acorde a experiencia.
Prestaciones.
Prestaciones de ley.
Vales de despensa.
Seguro de vida.
Modalidad.
100% remoto.