Ingeniero de Machine Learning / MLOps (Senior)

En Qualtop nos especializamos en la ingeniería de software con servicios enfocados en Nube, IA y Data , adoptando un enfoque ágil y centrado en el cliente. Impulsamos la transformación digital y el crecimiento empresarial. Pero más allá de la tecnología, lo que realmente nos impulsa es generar impacto: en nuestros clientes, en la sociedad y en cada persona que forma parte de nuestro equipo. Innovamos con propósito, construimos con visión y trabajamos para dejar huella.

DESCRIPCIÓN DEL ROL: Buscamos un ML / MLOps Engineer experimentado para unirse a nuestro equipo. Tu objetivo principal será diseñar, construir y mantener el ciclo de vida completo de nuestros modelos de Machine Learning en producción, con un fuerte enfoque en sistemas de recomendación a gran escala .

Serás el puente entre la ciencia de datos y la ingeniería de software, asegurando que nuestros modelos escalen, sean estables y generen un impacto directo en la experiencia de nuestros usuarios.

Responsabilidades:

• Despliegue y Escalabilidad: Diseñar e implementar pipelines de MLOps robustos para poner modelos en producción de manera eficiente (DevOps para ML).
• Sistemas de Recomendación: Optimizar y mantener arquitecturas de recomendación utilizando Vertex AI Search for Media y Vertex AI Platform .
• Automatización (CI/CD): Crear y optimizar pipelines de integración y despliegue continuo para código y modelos utilizando Cloud Build o GitHub Actions.
• Monitoreo y Observabilidad: Monitorear la salud de los modelos en producción, controlando métricas de latencia, rendimiento y detección de data drift .
• Orquestación y Datos: Diseñar flujos de datos (ETL/ELT) eficientes utilizando Cloud Composer/Airflow, Dataflow, Cloud Storage y BigQuery.
• Experimentación: Apoyar en la infraestructura para la ejecución de pruebas A/B y tracking de experimentos.
• Arquitectura de Microservicios: Desarrollar y consumir APIs REST y gRPC para la integración de modelos, desplegando en entornos como Cloud Run o GKE (Google Kubernetes Engine).

PERFIL PROFESIONAL:

• Experiencia: 4+ años de experiencia comprobable en Ingeniería de Machine Learning y prácticas de MLOps en entornos productivos.
• Especialización: Experiencia real trabajando con Sistemas de Recomendación (Recommender Systems) .
• Ecosistema GCP: Dominio de Vertex AI Platform y Vertex AI Search for Media .
• Lenguajes y Frameworks: Python avanzado y bases conceptuales sólidas en TensorFlow o PyTorch.
• Infraestructura y Contenedores: Experiencia con Cloud Run y/o GKE.
• CI/CD & MLOps: Experiencia con Cloud Build, GitHub Actions y herramientas de monitoreo de modelos.
• Data Engineering: Manejo de Cloud Storage, Cloud Composer/Airflow y Dataflow.
• Deseable: Experiencia utilizando BigQuery ML.

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