Brasil
SONDA
In All Media Inc
Científico de Datos / Ingeniero de Machine Learning
RemotoBrasil
Brazil
PythonSQLAWS
Traducción automática. Consulta el original.
🌐 Zona Horaria y Colaboración
📌 Puesto: Científico de Datos - Machine Learning (Producción e IA)
Ubicación: Remoto desde LATAM
Tipo de Contrato: Contratista a tiempo completo (a través de In All Media)
Alineación de Zona Horaria: Zonas Horarias de EE. UU. (Hora Central)
El puesto requiere alineación con las Zonas Horarias de EE. UU. Los candidatos deben estar disponibles durante el horario comercial estándar de EE. UU. para garantizar la colaboración en tiempo real con socios de ingeniería, datos y negocios multifuncionales.
💬 Idioma
Todas las entrevistas, la documentación y la comunicación diaria se realizarán exclusivamente en inglés.
Nota: Este contrato se gestiona a través de In All Media. Proporcionamos la plataforma y la infraestructura para que el mejor talento de LATAM trabaje con líderes globales.
🧭 Sobre In All Media
In All Media es una firma global de tecnología y diseño centrada en la creación de soluciones digitales de impacto a través de equipos remotos y distribuidos en LATAM. Nos asociamos con clientes internacionales de diversas industrias, proporcionando experiencia técnica a largo plazo, innovación de productos y aumento de equipos.
🚀 Resumen del Proyecto
El proyecto se centra en la construcción, escalado y mantenimiento de pipelines de machine learning de producción de extremo a extremo e infraestructura en un entorno nativo de la nube. El objetivo principal es potenciar la toma de decisiones basada en datos en toda la empresa mediante la entrega de soluciones de ML robustas y escalables. En este rol, tenderás un puente entre la experimentación de modelos y el despliegue en producción, ayudando al equipo a avanzar en sus algoritmos predictivos principales mientras se expande hacia capacidades modernas de IA y basadas en LLM.
🔍 Responsabilidades Clave
- Desarrollo y Despliegue de Modelos de ML: Desarrollar, desplegar y mantener modelos de Machine Learning (ML) de calidad de producción en entornos de nube más allá del desarrollo en notebooks locales.
- Ingeniería de Características y EDA: Realizar Análisis Exploratorio de Datos (EDA) y diseñar pipelines de ingeniería de características para soportar flujos de trabajo de ML en producción.
- Infraestructura de Pipelines: Construir, mantener y optimizar pipelines de datos que alimenten y sostengan modelos de ML en producción.
- Monitorización y Mantenimiento de Modelos: Monitorizar el rendimiento, la salud y la deriva de los modelos después del despliegue para garantizar la fiabilidad continua en producción.
- Colaboración Multifuncional: Colaborar con ingeniería de software, datos y partes interesadas del negocio para traducir objetivos comerciales en soluciones de ML escalables.
- Integración de IA y LLM: Contribuir a capacidades de Inteligencia Artificial (IA) y basadas en Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) cuando sea aplicable.
💡 Habilidades Imprescindibles
- Experiencia en ML de Producción: 2+ años de experiencia profesional en la construcción, despliegue, monitorización y mantenimiento de modelos de ML en producción en entornos del mundo real.
- Lenguajes de Programación y Datos: Sólidas habilidades de programación en Python junto con capacidades avanzadas de SQL.
- Plataformas de ML Empresariales: Experiencia utilizando AWS SageMaker o plataformas de ML empresariales equivalentes (como Google Vertex AI o Azure ML) para soportar pipelines de producción.
- Control de Versiones y Autonomía: Dominio de Git para control de versiones y una capacidad demostrada para trabajar de forma independiente en entornos de producción.
🌟 Habilidades Deseables
- Ecosistema MLOps: Familiaridad con MLOps y herramientas de orquestación como MLflow, Apache Airflow o dbt (Data Build Tool).
- Almacenamiento de Datos: Experiencia práctica trabajando con Snowflake.
- Experiencia en el Dominio: Experiencia previa en marketing, crecimiento, experimentación o inferencia causal.
- IA Generativa: Experiencia práctica trabajando con LLMs (Modelos de Lenguaje Grandes) o agentes de IA autónomos.
- Metodologías: Experiencia operando dentro de entornos de desarrollo Agile.
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