Descripción del empleo
Estamos en búsqueda de profesionales en Ingeniería de Sistemas, Electrónica o carreras afines, con más de 4 años de experiencia en proyectos de Ingeniería de datos y desarrollo de soluciones escalables para el procesamiento, con experiencia en la construcción y optimización de modelos de machine learning, automatización de procesos y visualización de datos.
Responsabilidades:
- Diseñar, desarrollar e implementar aplicativos de ML, y LLMs y realizar ajustes de rendimiento garantizando que los modelos sean escalables
- Diseño, estructura y estandarización de objetos de datos para una fácil reutilización y funcionalidad cruzada para su reusabilidad
- Integrar de modelos ML y servicios multinube en aplicaciones empresariales
- Evaluar de modelos ML y LLMs mediante métricas avanzadas (si aplica) asegurando funcionamiento continuo y monitoreo de la infrastructura de ML / Gen AI
- Implementar de guardarrailes para evitar sesgos en modelos Gen AI (en conjunto con DS)
- Desplegar y optimizar procesos de inferencias en AWS
- Productivizar el producto de DATA a través de APIs
- Implementar buenas prácticas de desarrollo alineadas con los estándares tecnológicos y estrategias de Data Engineering.
Requisitos
- Programación: Conocimiento en Python (TensorFlow, PyTorch, LangChain), APIs conexión, FASTAPI
- AWS Services: AWS SageMaker, Lambda, Step Functions
- Orquestación: Conocimiento en sobre flujo CI/CD con Jenkirs
- Bases de datos: OpenSearch, DynamoDB, S3
- Procesamiento de datos: Spark, SQL, Pandas, Polars
- Contenedores: Podman para contenedores en App Runner
- Al Skills: Prompt engineering RAG
- Monitoreo: AWS cloud watch, AWS Cloud Trail
Información adicional
Habilidades blandas clave
- Capacidad analítica para interpretar y transformar grandes volúmenes de datos en activos confiables y reutilizables.
- Habilidad para documentar procesos y comunicar de forma clara tanto a audiencias técnicas como de negocio.
- Proactividad para proponer mejoras en arquitecturas y procesos de datos existentes.
- Comunicación asertiva para interactuar con equipos técnicos y áreas de negocio.
- Liderazgo colaborativo y capacidad para influir positivamente en equipos y proyectos.
- Pensamiento analítico y enfoque en la resolución de problemas complejos.
- Proactividad para identificar riesgos y proponer mejoras continuas.
- Organización y gestión del tiempo para manejar múltiples tareas simultáneamente.