Cx Intelligence Intern: Data Analytics & Ai Insights

Didi; Xico; Remote; MXN 800,000 - 1,100,000; Full time

Job summary

Didi busca un Ingeniero de Plataforma de IA experimentado y autónomo para unirse a su equipo global de forma remota. Diseñarás, construirás y mantendrás infraestructuras de IA escalables que soporten entrenamiento y deployment de modelos, trabajando estrechamente con data scientists e ML engineers.

Serás responsable de pipelines CI/CD, servicios de cómputo en la nube, alta disponibilidad y rendimiento, monitoreo y versionado de modelos y datos, para habilitar innovación y eficiencia en la

Qualifications

• Ingeniero de IA con experiencia y autonomía para equipo global.

Responsibilities

• Diseñar, construir y mantener la infraestructura de MLOps, con pipelines CI/CD para modelos ML.
• Desarrollar y gestionar servicios de cómputo para entrenamiento y despliegue de IA, con alta disponibilidad.
• Optimizar recursos en entornos cloud (AWS/Azure/GCP) para cargas de IA.
• Implementar herramientas para monitoreo, logging y versionado de modelos y datos.
• Colaborar con ingeniería de software para integrar componentes de IA.

Job description

• Ofertas de Cx Intelligence Intern Data Analyti...

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Nuestro cliente busca un Ingeniero de Plataforma de IA experimentado y autónomo para unirse a su equipo global de forma remota . Serás responsable de construir y mantener la infraestructura escalable y confiable que soporta nuestras operaciones de inteligencia artificial. Trabajarás en estrecha colaboración con científicos de datos e ingenieros de ML para asegurar que nuestras herramientas y sistemas de IA funcionen de manera óptima, facilitando el desarrollo y la implementación de modelos de vanguardia. Este rol es clave para habilitar la innovación en IA a través de una plataforma robusta y eficiente.

• Diseñar, construir y mantener la infraestructura de MLOps, incluyendo pipelines de CI/CD para modelos de machine learning.
• Desarrollar y gestionar servicios de cómputo para entrenamiento y despliegue de modelos de IA, asegurando alta disponibilidad y rendimiento.
• Optimizar el uso de recursos en entornos cloud (AWS, Azure, GCP) para cargas de trabajo de IA.
• Implementar herramientas y soluciones para el monitoreo, logging y versionado de modelos y datos.
• Colaborar con equipos de ingeniería de software para integrar