Diseñar e implementar soluciones para automatizar el ciclo de experimentación y release de machine learning.
Identificar, diseñar e implantar mejoras en el ciclo de vida de ML:
Automatización de procesos manuales
Optimización de data delivery
Rediseño de infraestructura para mayor escalabilidad
Despliegue de ML CI/CD pipelines, IaC, y sistemas de monitorización tanto para modelos como para infraestructura.
Desarrollo de algoritmos avanzados de machine learning orientados a la mejora del Customer Journey.
Requisitos
Experiencia técnica imprescindible:
Construcción de pipelines de ML y CI/CD: MLflow, DVC, Kubeflow, ONNX, TFX, Airflow, Metaflow, Jupyter, PyTorch, TensorFlow, Psycaffold, GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins, GitLab CI/CD.
Versionado basado en los 3 pilares: data, model & code.
Experiencia en testing end-to-end de sistemas de machine learning.
Trabajo con Docker para entornos de backtesting y reproducibilidad.
Scripting en Python (nivel alto).
Experiencia en Trustworthy AI / Privacy Preserving ML: Federated Learning, anonimización de datos, Model Cards, etc.