Ingeniero Senior de Operaciones de Aprendizaje Automático MLOps
Hybrid - US
Ingeniero Senior de Operaciones de Aprendizaje Automático MLOps
Tiempo completo • Hybrid - US
Beneficios:
- Salario competitivo
- Horario flexible
- Formación y desarrollo
Estamos buscando un Ingeniero Senior de Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps) para diseñar, construir y optimizar plataformas escalables de aprendizaje automático y sistemas de aprendizaje automático en producción.
El candidato debe tener una sólida experiencia en la construcción y operacionalización de soluciones de aprendizaje automático en entornos cloud, desarrollo de pipelines CI/CD para cargas de trabajo de ML y colaboración con científicos de datos, ingenieros de datos, ingenieros de software y partes interesadas empresariales.
Responsabilidades clave
Ingeniería de Plataformas de ML y Operaciones de Modelos
El candidato debe tener una sólida experiencia en la construcción y operacionalización de soluciones de aprendizaje automático en entornos cloud, desarrollo de pipelines CI/CD para cargas de trabajo de ML y colaboración con científicos de datos, ingenieros de datos, ingenieros de software y partes interesadas empresariales.
Responsabilidades clave
Ingeniería de Plataformas de ML y Operaciones de Modelos
- Diseñar, desarrollar, desplegar y gestionar soluciones de aprendizaje automático de grado producción.
- Construir plataformas de aprendizaje automático escalables y reutilizables que apoyen el desarrollo, entrenamiento, validación, despliegue y monitorización de modelos.
- Desarrollar frameworks para soportar tanto cargas de trabajo por lotes como de inferencia en tiempo real.
- Optimizar los sistemas de aprendizaje automático para rendimiento, fiabilidad, mantenibilidad y eficiencia de costes.
Desarrollo de oleoductos MLOps
- Diseñar y mantener canalizaciones automatizadas CI/CD/CT (Integración Continua, Entrega Continua, Formación Continua) para flujos de trabajo de aprendizaje automático.
- Automatizar los procesos de pruebas de modelos, validación, despliegue, retroceso y reentrenamiento.
Integración de Feature Store e Ingeniería de Datos
- Diseñar y dar soporte a las tiendas de características empresariales para mejorar la reutilización, la coherencia y la gobernanza de modelos.
- Colaborar con equipos de ingeniería de datos para integrar soluciones de aprendizaje automático con almacenes de datos, lagos de datos y fuentes de datos operativas.
Monitorización y Fiabilidad de la Producción
- Establecer procesos de alerta, observabilidad y gestión de incidentes.
- Desarrollar estrategias para el reentrenamiento del modelo y la mejora continua del rendimiento.
Sistemas de aprendizaje automático en tiempo real
- Construir y dar soporte a plataformas de puntuación y predicción de baja latencia.
- Desarrollar arquitecturas de aprendizaje automático orientadas a eventos utilizando tecnologías de streaming.
- Colaborar con equipos de negocio e ingeniería para habilitar capacidades de toma de decisiones casi en tiempo real.
Gobernanza, Seguridad y Cumplimiento
- Implementar estándares y controles de gobernanza MLOps.
- Soporta la auditabilidad del modelo, la explicabilidad, el seguimiento de linaje y la documentación.
- Colaborar con equipos de riesgo, cumplimiento normativo y ciberseguridad para mantener los estándares operativos.
Habilidades técnicas requeridas
Aprendizaje Automático y MLOps
- Gestión del ciclo de vida de la ML
- Despliegue y orquestación de modelos
- Seguimiento de experimentos y versión de modelos
- Monitorización y observabilidad del modelo
- Arquitectura de la tienda de características
Plataformas en la nube
Experiencia con uno o más: AWS SageMaker, Azure Machine Learning o Google Vertex AI
Programación
Competencia en: Python (obligatorio), SQL (obligatorio), Java, Scala o R (preferido)
Experiencia con:
- Copo de nieve
- Databricks
- IBM DB2 o plataformas RDBMS empresariales equivalentes
- Lagos de datos y plataformas modernas de almacenamiento en la nube
Transformación de datos
Experiencia con:
- DBT
- Chispa
- Pandas
- PySpark
DevOps e Infraestructura
Experiencia con:
- Git/GitHub/GitLab
- Jenkins, GitHub Actions, Azure DevOps o herramientas CI/CD equivalentes
- Terraform o frameworks de infraestructura como código
- Administración de Linux
- Scripting de shell
Contenedores y Orquestación
Experiencia con
- Docker
- Kubernetes
- OpenShift (preferido)
Streaming y tecnologías en tiempo real
Experiencia con:
- Apache Kafka
- Arquitecturas orientadas a eventos
- Canalizaciones de inferencia en tiempo real
Monitorización y observabilidad
Experiencia con:
- Prometheus
- Grafana
- ELK Stack
- Soluciones de monitorización nativas en la nube
Opciones flexibles de teletrabajo disponibles.
Compensación: 60,00 $ - 75,00 $ la hora
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