Machine Learning Engineer

Estamos en búsqueda de profesionales en Ingeniería de Sistemas, Electrónica o carreras afines, con más de 4 años de experiencia en proyectos de Ingeniería de datos y desarrollo de soluciones escalables para el procesamiento, con experiencia en la construcción y optimización de modelos de machine learning, automatización de procesos y visualización de datos.

Responsabilidades:

• Diseñar, desarrollar e implementar aplicativos de ML, y LLMs y realizar ajustes de rendimiento garantizando que los modelos sean escalables
• Diseño, estructura y estandarización de objetos de datos para una fácil reutilización y funcionalidad cruzada para su reusabilidad
• Integrar de modelos ML y servicios multinube en aplicaciones empresariales
• Evaluar de modelos ML y LLMs mediante métricas avanzadas (si aplica) asegurando funcionamiento continuo y monitoreo de la infrastructura de ML / Gen AI
• Implementar de guardarrailes para evitar sesgos en modelos Gen AI (en conjunto con DS)
• Desplegar y optimizar procesos de inferencias en AWS
• Productivizar el producto de DATA a través de APIs
• Implementar buenas prácticas de desarrollo alineadas con los estándares tecnológicos y estrategias de Data Engineering.

Qualifications

• Programación: Conocimiento en Python (TensorFlow, PyTorch, LangChain), APIs conexión, FASTAPI
• AWS Services: AWS SageMaker, Lambda, Step Functions
• Orquestación: Conocimiento en sobre flujo CI/CD con Jenkirs
• Bases de datos: OpenSearch, DynamoDB, S3
• Procesamiento de datos: Spark, SQL, Pandas, Polars
• Contenedores: Podman para contenedores en App Runner
• Al Skills: Prompt engineering RAG
• Monitoreo: AWS cloud watch, AWS Cloud Trail

Additional Information

Habilidades blandas clave

• Capacidad analítica para interpretar y transformar grandes volúmenes de datos en activos confiables y reutilizables.
• Habilidad para documentar procesos y comunicar de forma clara tanto a audiencias técnicas como de negocio.
• Proactividad para proponer mejoras en arquitecturas y procesos de datos existentes.
• Comunicación asertiva para interactuar con equipos técnicos y áreas de negocio.
• Liderazgo colaborativo y capacidad para influir positivamente en equipos y proyectos.
• Pensamiento analítico y enfoque en la resolución de problemas complejos.
• Proactividad para identificar riesgos y proponer mejoras continuas.
• Organización y gestión del tiempo para manejar múltiples tareas simultáneamente.