Machine Learning Engineer

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Inetum es un grupo internacional de consultoría digital ágil. En la era post-transformación digital, nuestro propósito es permitir que cada una de las más de 27,000 personas que forman parte de nuestro equipo se renueve continuamente, viviendo de forma positiva su propio flow digital.

Con presencia en 26 países, promovemos trayectorias profesionales flexibles, innovación local y un equilibrio saludable entre la vida personal y profesional. Además, Inetum ha sido reconocida como Top Employer, certificación que avala nuestro compromiso con el bienestar, el desarrollo profesional y la excelencia en la gestión del talento.

Desarrollo de modelos de Machine Learning a través de bibliotecas de ML

Key hardskill:

• Habilidades avanzadas de programación en Python (nivel SR)
• Desarrollo de modelos de Machine Learning a través de bibliotecas de ML, como Scikit-Learn (nivel Pr) scikit-learn es la básica, si no la maneja no lo consideramos, cualquier otra es deseable
• Creación de imágenes de Docker (nivel Pr)
• Automatización de flujos a través de alguna herramienta (la que sea) ejemplos son ariflow, kubeflow, incluso hecha manualmente desde scratch desde la terminal pero que te asegure que una vez construido no existe intervención humana y las ejecuciones están 100% automáticas. (aquí el nivel no se puede medir, se pide que al menos haya hecho uno en toda su experiencia pero que asegure que quedó 100% automático)
• SQL  (nivel Pr)
• Conocimiento en buenas prácticas de MLOPs (nivel Pr)
• Desarrollo de endpoints (nivel Pr)

• Licenciatura o Ingeniería en Sistemas Computacionales, Ciencias de la Computación, Matemáticas Aplicadas, Inteligencia Artificial o carrera tecnica  afín.
• En caso de no contar con el nivel académico requerido, se deberá acreditar al menos 4 años de experiencia profesional comprobable en áreas relacionadas.
• Se valorarán  aunque no son excluyentes estudios de posgrado, certificaciones o cursos especializados en Machine Learning, MLOps o Ciencia de Datos.

Deseable:

• Habilidades de programación en Spark (nivel Pr)
• Uso de la librería MLFLow (nivel Jr)
• Desarrollo de modelos de ML en la plataforma de Ciencia de Datos Google Cloud Vertex (nivel Pr)
• Automatización de flujos a través de kubeflow(nivel Pr)
• Implementación de prácticas de CI/CD, preferible utilizando Concord y Looper (nivel Pr)
• Implementación de monitoreo de soluciones de Ciencia (nivel Pr)