MLOps Engineer
DaCodes
Remoto
hace 25 días
A convenirDirecto de la empresa
Empresa Factored busca Ingeniero Senior MLOps para unirse a su equipo, con modalidad 100% remota. El rol implica el despliegue y mantenimiento de modelos de Machine Learning en producción, automatización de flujos de trabajo y optimización de infraestructura.
Aplicá para trabajar en un equipo remoto y dinámico, desarrollando productos de inteligencia artificial para clientes.
Remoto | Puesto de dedicación completa Factored, fundada en Palo Alto por el Dr. Andrew Ng e Israel Niezen, ayuda a empresas de EE. UU. a construir y escalar equipos de IA, ML y Datos de clase mundial, potenciados por el 1% del talento de LATAM, con un propósito definitorio: empoderar a humanos brillantes, desatar su potencial y amplificar su impacto en el mundo. En Factored, serás parte de una comunidad que valora el aprendizaje, la propiedad y la autenticidad, donde tu crecimiento es personal y tus ideas importan. Somos transparentes, curiosos y colaborativos. Buscamos la excelencia, celebramos la diversidad, fomentamos la curiosidad y construimos un entorno donde realmente puedas prosperar. Buscamos un Ingeniero Senior de MLOps para unirse a nuestro equipo. Participarás en el desarrollo y mantenimiento de productos de IA para nuestros clientes. En Factored estamos construyendo una empresa que todos sentimos como propia, cada uno de nosotros. Necesitamos tus habilidades para llevar este cohete a nuevas alturas y ayudar a crear nuevas oportunidades para nosotros. A cambio, serás recompensado con un equipo increíble que te apoya, una cultura rica, éxito compartido y la flexibilidad de trabajar desde la comodidad de tu hogar. Responsabilidades funcionales: - Desplegar modelos de machine learning en entornos de producción utilizando las mejores prácticas de la industria. - Diseñar e implementar flujos de trabajo automatizados para el entrenamiento, prueba y despliegue de modelos. - Gestionar y optimizar la infraestructura que soporta las cargas de trabajo de machine learning. - Establecer sistemas de monitoreo para los modelos desplegados para asegurar el rendimiento y la confiabilidad. - Trabajar en estrecha colaboración con científicos de datos, ingenieros de software y equipos multifuncionales para comprender los requisitos del modelo y los objetivos comerciales. - Asegurar el cumplimiento de las regulaciones de la industria y los estándares de protección de datos. - Mantenerse informado sobre los últimos avances en MLOps e integrar tecnologías y metodologías relevantes. - Optimizar continuamente los procesos para mejorar la eficiencia y reducir los tiempos de despliegue. Calificaciones: - Título de Grado o Maestría en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Matemáticas o un campo relacionado. - Experiencia comprobada como Ingeniero de MLOps, demostrando el desarrollo y mantenimiento exitoso de modelos de machine learning. - Sólidas habilidades de programación en lenguajes como Python, R o Java, junto con experiencia en librerías/frameworks de machine learning como TensorFlow, PyTorch o scikit-learn. - Sólido entendimiento de algoritmos de machine learning, deep learning y técnicas de modelado estadístico. - Experiencia con plataformas en la nube (ej. AWS, Azure, GCP), Kubernetes y Docker. - Excelentes habilidades de comunicación verbal y escrita en inglés. Nuestros Beneficios: - Propiedad a través de participación accionaria. - Retiro anual de la empresa. - Bono educativo para aprendizaje continuo. - Vacaciones de invierno para toda la empresa. - Días de vacaciones pagas. - Eventos presenciales y encuentros opcionales. - Planes de carrera personalizados. - Cultura de alto rendimiento. En Factored, creemos que las personas apasionadas e inteligentes esperan honestidad y transparencia, así como la libertad de hacer el mejor trabajo de sus vidas mientras aprenden y crecen tanto como sea posible. A las grandes personas les gusta trabajar con otras personas apasionadas e inteligentes, por lo que creemos en contratar bien y somos muy selectivos con quienes se unen a nuestro equipo. Una vez que te contratemos, invertiremos en ti y apoyaremos tu crecimiento profesional y de carrera de muchas maneras significativas. Contratamos personas supremamente inteligentes y talentosas, pero reconocemos que la inteligencia no es suficiente. Quizás más importante aún, buscamos a aquellos que también son apasionados por nuestra misión y son honestos, diligentes, colaborativos, amables con los demás y divertidos. La vida es demasiado corta para trabajar con personas que no te inspiran. Somos un lugar de trabajo transparente, donde TODOS tienen voz en la construcción de NUESTRA empresa, y donde el aprendizaje y el crecimiento están disponibles para todos en función de sus méritos, no solo de sellos en su currículum. Tan impresionantes como son algunos de los sellos en nuestros currículums, reconocemos que el talento y la pasión humana existen en todas partes y provienen de muchos orígenes, por lo que los sellos importan mucho menos que los resultados. Todos somos hacedores dedicados y altamente enérgicos, enfocándonos vehementemente en la ejecución porque sabemos que el mejor aprendizaje ocurre al hacer. Reconocemos que estamos creando NUESTRA EMPRESA JUNTOS, que no solo es un negocio de alto rendimiento y rápido crecimiento, sino que está cambiando la forma en que el mundo percibe la calidad del talento técnico en América Latina. Nos impulsa el gran impacto positivo que estamos logrando en los lugares donde hacemos negocios y estamos comprometidos a acelerar carreras e invertir en cientos (y esperamos miles) de ingenieros de datos y analistas de datos altamente talentosos. En resumen, nuestro negocio se trata de personas, por lo que contratamos a las mejores personas e invertimos tanto como sea posible para que se enamoren de su trabajo, su aprendizaje y su misión. Cuando no estamos obsesionados con la ciencia de datos, nos encanta hacer música juntos, practicar deportes, jugar, bailar salsa, cocinar comida deliciosa, preparar el mejor café, organizar las mejores fiestas y, en general, pasar un buen rato juntos.