Machine Learning Engineer

En QUANT AI LAB , seguimos creciendo para desarrollar las soluciones de inteligencia artificial y analíticas más avanzadas del mercado, siempre desde la vanguardia y con conocimientos técnicos sólidos. Unirse a QUANT AI LAB significa formar parte de una aventura donde cada miembro es esencial para el éxito de los proyectos y el impacto global que generamos.

Somos una empresa tecnológica líder en el sector IT, reconocida por nuestra especialización en soluciones de inteligencia artificial. Nuestra excelencia y el impacto de nuestras innovaciones nos han convertido en una referencia en la industria de la IA.

OBJETIVO PRINCIPAL Y RESPONSABILIDADES

Buscamos reforzar nuestro equipo con un Ingeniero de MLOps con experiencia en la implementación y gestión de pipelines de aprendizaje automático en plataformas en la nube como AWS y Azure .

Las principales responsabilidades del puesto incluyen :

• Desarrollar y gestionar pipelines de MLOps en entornos escalables, automatizando todo el ciclo de vida de modelos de aprendizaje automático, desde el procesamiento de datos hasta el monitoreo de los modelos.
• Desplegar modelos de ML utilizando servicios como AWS SageMaker y Azure Machine Learning , asegurando un rendimiento óptimo y escalable.
• Automatizar la infraestructura utilizando herramientas como Terraform o CloudFormation , optimizando recursos en la nube para garantizar eficiencia y costos reducidos.
• Monitorear el rendimiento de los modelos, implementando alertas y procedimientos de reentrenamiento en caso de desvíos o caídas en el rendimiento.
• Colaborar con un equipo multidisciplinario de ingenieros y científicos de datos para garantizar la integración fluida de los modelos en producción.

¿QUÉ BUSCAMOS EN TI?

Disponibilidad para trabajo 100% remoto.

Experiencia demostrable en AWS y Azure, especialmente en servicios relevantes para MLOps como AWS SageMaker, Azure Machine Learning, y herramientas de contenerización como Docker y Kubernetes.

Conocimiento avanzado de Python y bibliotecas de machine learning como TensorFlow, PyTorch o scikit-learn.

Dominio de prácticas de CI / CD y herramientas como Jenkins, GitLab o Azure DevOps.

Conocimientos sólidos en Infraestructura como Código (IaC), con experiencia en Terraform o CloudFormation.

Familiaridad con monitorización de modelos mediante herramientas como AWS CloudWatch o Azure Monitor.

Experiencia con lenguajes de scripting como Bash o PowerShell.

Todos los candidatos podrán ser sometidos a una prueba y entrevista técnica.

¿QUÉ OFRECEMOS?

Contrato indefinido con un salario competitivo, porque valoramos y confiamos en tu talento.

Impacto significativo : la oportunidad de trabajar con clientes internacionales y compañías de referencia en el sector.

Desarrollo profesional en un entorno de élite, con oportunidades de aprender y crecer.

Ambiente de trabajo dinámico y colaborativo, con eventos sociales y seminarios que facilitan el crecimiento profesional y el disfrute.

Si te apasiona trabajar con tecnologías de vanguardia y crees que puedes aportar a nuestra unidad de MLOps, ¡nos encantaría conocerte!

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