Machine Learning Engineer

Inetum; Bogotá; Presencial; COP 669.600 - 892.800; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una empresa líder en servicios digitales busca profesionales en Ingeniería de Sistemas o áreas afines, con más de 4 años de experiencia en proyectos de Ingeniería de datos. La responsabilidad incluye diseñar e implementar soluciones de machine learning y optimizar procesos en AWS. Se requiere experiencia en Python, AWS y bases de datos, así como habilidades analíticas y de comunicación. Se ofrece un ambiente colaborativo y dinámico en Bogotá.

Formación

• Más de 4 años de experiencia en proyectos de Ingeniería de datos.
• Experiencia en construcción y optimización de modelos de machine learning.
• Capacidad de implementar prácticas de desarrollo alineadas con estándares tecnológicos.

Responsabilidades

• Diseñar, desarrollar e implementar aplicativos de ML y LLMs.
• Integrar modelos ML en aplicaciones empresariales.
• Desplegar y optimizar procesos de inferencias en AWS.

Conocimientos

Conocimiento en Python

AWS SageMaker

API conexión

Conocimientos de CI/CD

OpenSearch

Spark

Educación

Ingeniería de Sistemas, Electrónica o afines

Herramientas

TensorFlow

PyTorch

FASTAPI

SQL

Pandas

DynamoDB

Podman

Descripción del empleo

Descripción de la empresa

Inetum es líder europeo en servicios digitales. El equipo de 28.000 consultores y especialistas de Inetum se esfuerza cada día por lograr un impacto digital para las empresas, las entidades del sector público y la sociedad. Las soluciones de Inetum tienen como objetivo contribuir al rendimiento y la innovación de sus clientes, así como al bien común. Presente en 19 países con una densa red de centros, Inetum se asocia con los principales fabricantes de software para afrontar los retos de la transformación digital desde la proximidad y flexibilidad.

Descripción del empleo

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.

Requisitos

• 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

Información adicional

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.