Machine Learning

Construir, desplegar y mantener sistemas de Machine Learning en producción, asegurando que los modelos pasen de investigación a productos reales escalables.

Responsabilidades

• Llevar modelos de ML desde notebooks a producción.
• Construir y mantener pipelines de ML (training → inference).
• Productivizar modelos existentes de Data Science.
• Diseñar sistemas ML robustos, escalables y mantenibles.
• Implementar CI/CD para modelos de Machine Learning.
• Mejorar estándares de ingeniería (testing, versionado, calidad de código).
• Monitorizar y mantener modelos en producción.
• Trabajar junto a Data Scientists y Data Engineers.

Requisitos técnicos

• Experiencia en Machine Learning en producción.
• Python sólido y buenas prácticas de ingeniería.
• Experiencia con despliegue de modelos (MLOps).
• Experiencia con pipelines de datos o ML.
• Conocimiento de sistemas en cloud.

Nice to have

• AWS.
• Docker.
• Snowflake.
• Kubernetes.
• Experiencia con CI/CD.