- Construir, desplegar y mantener modelos de aprendizaje automático escalables, desde la investigación hasta la producción.
- Desarrollo de nuevas funcionalidades y mantenimiento continuo de pipelines de ML.
- Validar el rendimiento de modelos y asegurar que se cumplan los umbrales operativos.
- Trabajar con equipos de producto e ingeniería en la resolución de problemas que afectan a clientes.
- Participación en decisiones de diseño de software y propuestas de mejora orientadas a la satisfacción del cliente.
- Programación.
- Trabajar en PyTorch, Pandas, TensorFlow y/o Scikit-learn. SQL y NOSQL, RDBMS (PostgreSQL, SQL Server, Oracle, DB2, MongoDB, BigQuery). Metaflow, MLFlow o Jupyter Notebooks.
- Capacidad para análisis estadístico e investigación ad hoc en ML.
- Trabajos de GCP, Docker, DuckDB, Redshift, QuickSight.