Senior Engineer, MLOps Expert in Databricks + Spark

Talentfyseek; Bogotá; Presencial; COP 60.000.000 - 90.000.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una empresa de tecnología en Bogotá busca un profesional con Licenciatura o Máster en Ciencias de la Computación para desarrollar y mantener pipelines de MLOps. Se requiere experiencia en machine learning, así como habilidades en herramientas como Databricks y Apache Spark. El candidato ideal debe contar con sólidas habilidades de programación y ser capaz de trabajar en equipo, garantizando la fiabilidad y escalabilidad de los modelos. La empresa ofrece un entorno colaborativo y la oportunidad de trabajar en proyectos innovadores.

Formación

• 47 años de experiencia en ingeniería MLOps o un rol técnico relacionado.
• Historial comprobado en proyectos de MLOps.
• Mejorar continuamente las mejores prácticas de MLOps.

Responsabilidades

• Desarrollar y mantener pipelines de MLOps.
• Utilizar Databricks y Apache Spark para flujos de trabajo de ML.
• Implementar y optimizar pipelines de CI/CD.

Conocimientos

Programación en Python

Programación en Java

MLOps

TensorFlow

PyTorch

Databricks

Apache Spark

Comunicación efectiva

Educación

Licenciatura o Máster en Ciencias de la Computación

Herramientas

Frameworks de machine learning

Pipelines de CI/CD

Descripción del empleo

Licenciatura o Máster en Ciencias de la Computación, Ciencia de Datos o un campo relacionado. 47 años de experiencia en ingeniería MLOps o un rol técnico relacionado. Experiencia demostrable en consultoría tecnológica, con una sólida base técnica en desarrollo de software o ingeniería MLOps. Sólidas habilidades de programación en lenguajes como Python, Java o similares. Experiencia práctica con frameworks de machine learning (p. ej., TensorFlow, PyTorch). Familiaridad con Databricks y Apache Spark, con experiencia en la construcción e implementación de modelos de machine learning a escala. Historial probado en proyectos MLOps, incluyendo el desarrollo, la implementación y el mantenimiento de soluciones de ML. La exposición a frameworks LLMOps para la monitorización de modelos de lenguaje grandes en entornos de producción es un plus. Excelentes habilidades de comunicación con la capacidad de trabajar en colaboración en un entorno de equipo.

Desarrollar y mantener pipelines de MLOps para la construcción, prueba, despliegue y monitorización de modelos de aprendizaje automático. Utilizar Databricks y Apache Spark para crear flujos de trabajo de ML escalables y gestionar grandes conjuntos de datos para tareas de ML. Implementar y optimizar pipelines de CI/CD para soluciones de aprendizaje automático. Trabajar con frameworks de aprendizaje automático como TensorFlow y PyTorch para garantizar una integración perfecta con los flujos de trabajo de MLOps. Colaborar con equipos multidisciplinarios para asegurar un despliegue y puesta en marcha fluidos de los modelos en entornos de producción. Participar en el diseño e implementación de frameworks de LLMOps para la monitorización y gestión del ciclo de vida de modelos de lenguaje grandes. Garantizar la fiabilidad, escalabilidad y seguridad de los modelos de ML y la infraestructura asociada. Mejorar continuamente las mejores prácticas de MLOps y mantenerse al día con las herramientas y tecnologías emergentes. Comunicar conceptos técnicos complejos tanto a stakeholders técnicos como no técnicos.