Machine Learning Engineer

Sprocket International Group; Medellín; Presencial; COP 90.000.000 - 150.000.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Sprocket International Group en Medellín busca un Ingeniero de Machine Learning (MLOps) presencial, con inglés avanzado, para llevar modelos de ML de notebooks a producción y escalar la infraestructura.

El/la candidato/a trabajará con Databricks, PySpark y MLflow, diseñará pipelines batch y en tiempo real, y colaborará con Data Scientists para convertir código en producción. Se valorará experiencia en Docker/Kubernetes, Terraform y políticas de calidad.

Formación

• Experiencia en Databricks, PySpark y MLflow.

Responsabilidades

• Construir pipelines de MLOps de punta a punta en Databricks y Delta Lake.
• Diseñar pipelines batch y en tiempo real con PySpark y Delta Lake.
• Gestionar el ciclo de vida de los modelos con MLflow.
• Implementar CI/CD (GitHub Actions, Azure DevOps o GitLab CI).
• Monitorear drift, latencia y desempeño de modelos.
• Trabajar con Data Scientists para llevar su código a producción.

Conocimientos

Databricks

PySpark

MLflow

Python producción

LightGBM

XGBoost

PyTorch

Git

CI/CD

Inglés

Terraform

Docker/Kubernetes

Great Expectations

Herramientas

Databricks

PySpark

MLflow

LightGBM

XGBoost

PyTorch

Git

Terraform

Docker

Kubernetes

Delta Lake

Great Expectations

Descripción del empleo

¡Buscamos Machine Learning Engineer (MLOps) en Medellín! | Presencial | Inglés requerido

¿Te apasiona llevar modelos de Machine Learning del notebook a producción? ¿Te frustra ver despliegues manuales y quieres automatizarlo todo? ¡Esta vacante es para ti!

Nos une una empresa tecnológica SaaS que usa inteligencia artificial para pronosticar la demanda en el sector retail, y busca a alguien en Medellín que construya y escale su infraestructura de ML.

¿Qué harás?

• Construir pipelines de MLOps de punta a punta en Databricks (idealmente con Asset Bundles)
• Diseñar pipelines batch y en tiempo real con PySpark y Delta Lake
• Gestionar el ciclo de vida de los modelos con MLflow
• Implementar CI/CD (GitHub Actions, Azure DevOps o GitLab CI)
• Monitorear drift, latencia y desempeño de modelos
• Trabajar con Data Scientists para llevar su código a producción

¿Qué buscamos?

• Experiencia sólida en Databricks, PySpark y MLflow
• Python de producción: POO, pruebas y código limpio
• Manejo de LightGBM, XGBoost o PyTorch
• Git y automatización de despliegues
• Inglés conversacional/avanzado
• Disponibilidad para trabajar presencial en Medellín
• Suma: Feature Store, Terraform, Docker/Kubernetes, Great Expectations