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.