ML Engineer

Ingeniero/a de Machine Learning (ML / MLOps) - Azure / Databricks

Ubicación: Remoto

Tipo de puesto: Tiempo Completo

Estamos en búsqueda de talento para la posición de Ingeniero/a de Machine Learning (ML / MLOps) para diseñar, desplegar y escalar soluciones avanzadas de IA/ML en entornos cloud.

?? Responsabilidades Principales

• Diseñar, entrenar y llevar a producción modelos de Machine Learning end-to-end.

• Desarrollar pipelines de datos distribuidos con Apache Spark, PySpark y Delta Lake en Databricks (enfoque centrado en ML, no solo SQL).

• Gestionar el ciclo de vida de los modelos usando MLflow y Databricks Model Serving.

• Empaquetar y orquestar cargas de trabajo de ML en contenedores (Docker / Kubernetes / AKS).

• Desarrollar APIs robustas y modulares en Python aplicando arquitectura orientada a objetos (OOP) y pruebas unitarias.

• Implementar y mantener pipelines de CI/CD e integración continua.

??? *Competencias

• Idiomas:Inglés fluido / avanzado (conversacional y técnico para interacción continua).

• ML & Databricks: Databricks, Apache Spark, PySpark, MLflow, Delta Lake, AutoML y Databricks Model Serving.

• Python & Desarrollo: Python (OOP), Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.

• APIs & CI/CD: FastAPI, Flask, Git, `pytest` y pipelines CI/CD.

• Contenedores & Cloud: Docker, Kubernetes (K8s), principalmente AKS (Azure).

• ML Workloads: Experiencia o conocimientos en Kubeflow, Seldon Core o MLRun.

• Experiencia: Conocimientos o experiencia previa equivalente en roles de ML Engineer, MLOps o Data Engineering con enfoque en ML.

Ofrecemos

• Sueldo competitivo acorde a competencias e historia profesional.

• Seguro de Gastos Médicos Mayores (SGMM).

• Seguro de Vida.

• Prestaciones de ley y superiores.

• Entorno de trabajo colaborativo, incluyente y con oportunidades de desarrollo.

¿Te interesa el reto? ¡Postúlate por este medio adjuntando tu información actualizada!