Machine Learning Engineer

Softtek; México; Híbrido; MXN 600,000 - 800,000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una empresa de tecnología en CDMX busca un Ingeniero de Machine Learning para desarrollar pipelines automatizados y colaborar en la integración de flujos de trabajo de ML. Se requiere experiencia en Python, Spark, y buenas prácticas de MLOps. La posición es híbrida, con 2 días en la oficina y se ofrece un entorno de trabajo colaborativo.

Formación

• Experiencia de 4 años como Machine Learning Data Engineer.
• Experiencia previa desarrollando con Python y Spark.
• Experiencia en creación de imágenes con Docker.

Responsabilidades

• Desarrollar y mantener pipelines de ML altamente automatizados.
• Colaborar con equipos de ingeniería para integrar flujos de trabajo de ML.
• Implementar y gestionar infraestructura de computación distribuida.

Conocimientos

Python

Spark

Scikit-Learn

Docker

Airflow

Kubeflow

MLOps

SQL Server

Inglés Intermedio

Descripción del empleo

Rol: Machine Learning Engineer

Descripción del puesto:

• Experiencia de 4 años como Machine Learning Data Engineer.
• Experiencia previa como Ingeniero de Datos desarrollando con Python y Spark.
• Desarrollo de modelos de Machine Learning utilizando bibliotecas como Scikit-Learn.
• Experiencia en creación de imágenes con Docker.
• Automatización de flujos de trabajo mediante Airflow y Kubeflow.
• Experiencia en desarrollo de endpoints.
• Conocimientos en buenas prácticas de MLOps.
• Dominio de SQL Server.

Funciones:

• Desarrollar y mantener pipelines de ML altamente automatizados para entrenamiento, validación e implementación de modelos a gran escala.
• Colaborar con equipos de ingeniería de software para integrar flujos de trabajo de ML en el ciclo de desarrollo, aplicando prácticas de DevOps y MLOps.
• Implementar y gestionar infraestructura de computación distribuida y herramientas de orquestación para soportar flujos de trabajo en producción.
• Desarrollar métricas y herramientas de monitoreo para evaluar el rendimiento y la calidad de los modelos en producción.
• Automatizar tareas de mantenimiento y monitoreo para garantizar estabilidad y confiabilidad.
• Identificar necesidades de datos y fuentes, atendiendo a los procesos de negocio y la arquitectura de Data Analytics.
• Proponer estrategias de integración de datos que aporten valor a los productos y herramientas.
• Documentar áreas de mejora en la integración de datos para optimizar procesos de transformación.
• Interpretar datos y plasmarlo en documentación para generar insights valiosos que apoyen la toma de decisiones.

· Locación: CDMX, Modalidad híbrida (2 días en oficina)

• Inglés: Intermedio

· Enlace a la oferta

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