Senior ML Engineer - MLOps & Production ML

Cashea; Municipio de Rincón de los Sauces; Presencial; ARS 2.400.000 - 3.800.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Cashea en Argentina busca un/a Senior Data Scientist con foco en ML Ops para construir la infraestructura de Machine Learning y MLOps que permita a Data Scientists desarrollar, desplegar y mantener modelos de ML en producción siguiendo buenas prácticas industriales.

Serás responsable de crear herramientas, SDKs y pipelines automatizados que garanticen reproducibilidad, observabilidad y gobernanza de modelos, con enfoque en self-service y autonomía de equipos de ML.

Formación

• 5+ años de experiencia en Ciencia de Datos, Machine Learning o MLOps
• 2+ años trabajando con herramientas MLOps en producción (registry, tracking, model serving, Monitoring, Versioning)
• Experiencia construyendo SDKs/libraries Python para consumo interno
• Experiencia con CI/CD pipelines (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins)
• Capacidad de entender modelos bayesianos y llevarlos a producción con buenas prácticas

Responsabilidades

• Realizar análisis de datos ad hoc y presentar hallazgos accionables al equipo
• Implementar y mantener monitoreo y alertas sobre indicadores críticos
• Desarrollar e implementar dashboards que permitan optimizar métricas clave
• Colaborar dentro del squad en el diseño e implementación de soluciones analíticas
• Traducir requerimientos del squad en modelos de datos y transformaciones dentro del data warehouse
• Coordinar con Data Engineering y otros squads para asegurar la calidad y disponibilidad de los datos

Conocimientos

Python avanzado

MLflow

Ownership/Autonomía

Herramientas

Docker

Kubernetes

GitHub Actions

GitLab CI

Jenkins

REST APIs

GCP

AWS

Azure

Descripción del empleo

Cashea en Argentina busca un/a Senior Data Scientist con foco en ML Ops para construir la infraestructura de Machine Learning y MLOps que permita a Data Scientists desarrollar, desplegar y mantener modelos de ML en producción siguiendo buenas prácticas industriales.

Serás responsable de crear herramientas, SDKs y pipelines automatizados que garanticen reproducibilidad, observabilidad y gobernanza de modelos, con enfoque en self-service y autonomía de equipos de ML.