ML Engineer
Ingeniero/a de Machine Learning (ML / MLOps) - Azure / Databricks
**Ubicación:** Remoto
**Tipo de puesto:** Tiempo Completo
Estamos en búsqueda de talento para la posición de **Ingeniero/a de Machine Learning (ML / MLOps)** para diseñar, desplegar y escalar soluciones avanzadas de IA/ML en entornos cloud.
### ?? **Responsabilidades Principales**
* Diseñar, entrenar y llevar a producción modelos de Machine Learning end-to-end.
* Desarrollar pipelines de datos distribuidos con **Apache Spark, PySpark y Delta Lake** en **Databricks** (enfoque centrado en ML, no solo SQL).
* Gestionar el ciclo de vida de los modelos usando **MLflow** y **Databricks Model Serving**.
* Empaquetar y orquestar cargas de trabajo de ML en contenedores (**Docker / Kubernetes / AKS**).
* Desarrollar APIs robustas y modulares en **Python** aplicando arquitectura orientada a objetos (OOP) y pruebas unitarias.
* Implementar y mantener pipelines de **CI/CD** e integración continua.
### ??? *Competencias**
* **Idiomas:** **Inglés fluido / avanzado** (conversacional y técnico para interacción continua).
* **ML & Databricks:** Databricks, Apache Spark, PySpark, MLflow, Delta Lake, AutoML y Databricks Model Serving.
* **Python & Desarrollo:** Python (OOP), Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.
* **APIs & CI/CD:** FastAPI, Flask, Git, `pytest` y pipelines CI/CD.
* **Contenedores & Cloud:** Docker, Kubernetes (K8s), principalmente **AKS (Azure)**.
* **ML Workloads:** Experiencia o conocimientos en Kubeflow, Seldon Core o MLRun.
* **Experiencia:** Conocimientos o experiencia previa equivalente en roles de ML Engineer, MLOps o Data Engineering con enfoque en ML.
**Ofrecemos**
* Sueldo competitivo acorde a competencias e historia profesional.
* **Seguro de Gastos Médicos Mayores (SGMM)**.
* **Seguro de Vida**.
* Prestaciones de ley y superiores.
* Entorno de trabajo colaborativo, incluyente y con oportunidades de desarrollo.
**¿Te interesa el reto?** ¡Postúlate por este medio adjuntando tu información actualizada!