Data & Analytics Engineer Semi Sr

axity; Estado de México; Presencial; MXN 200,000 - 400,000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una empresa de tecnología busca un profesional con experiencia en modelos de ML para estructurar y manejar configuraciones de código. Se requieren habilidades avanzadas en Python y SQL, así como conocimientos intermedios en GCP y MLOps. El candidato deberá contribuir en la implementación de pipelines y asegurar la escalabilidad de los procesos. Esta posición es ideal para quienes buscan impactar en la producción y operación de modelos en un entorno de nube avanzado.

Formación

• Experiencia trabajando con modelos desarrollados en Python y notebooks.
• Conocimiento en preparación de modelos para producción.
• Experiencia en sistemas de GCP y herramientas para AI.

Responsabilidades

• Estructura de código y notebooks hacia código productivo.
• Manejo de configuraciones y parámetros del modelo.
• Versionado de dependencias y artefactos.

Conocimientos

Python programming

SQL

MLOps

Herramientas

Jupyter notebooks

GCP (Vertex AI, BigQuery)

CI/CD tools

Descripción del empleo

Responsabilidades

• Estructura de código y notebooks hacia código productivo.
• Manejo de configuraciones y parámetros del modelo.
• Versionado de dependencias, modelos y artefactos.
• Apoyar en la preparación de entornos de ejecución (Docker, requirements, configuraciones).
• La adaptación de modelos para servicios de GCP (ej. Vertex AI, Cloud Run).
• Generar documentación clara y reutilizable sobre ejecución de modelos y pipelines.
• Dependencias y configuraciones relevantes.
• Procedimientos básicos de despliegue y actualización.
• Contribuir a que los modelos sean más fáciles de mantener y operar a futuro.
• Proponer mejoras técnicas basadas en experiencia previa.
• Diseñar e implementar pipelines de ML adaptados al ecosistema de GCP para asegurar la portabilidad y eficiencia de los modelos.
• Asegurar la escalabilidad de los procesos para diferentes volúmenes de datos o solicitudes.

Requisitos

• Experiencia trabajando con modelos desarrollados en Python y notebooks (Jupyter).
• Conocimiento práctico en preparación de modelos para producción y buenas prácticas de reproducibilidad y versionamiento.
• Avanzado:
  • Programación en Python & SQL.
  • MLOps (Git).
• Intermedio:
  • Algoritmos de aprendizaje automático.
  • Plataformas de nube como GCP y sus herramientas para AI (Vertex AI, BigQuery, Airflow, Cloud Function/Run, etc).
  • Gobierno de Datos y arquitecturas de Data Lake/DWH.
  • Experiencia en herramientas de CI/CD Pipelines.