Científico de Datos - Ingeniería de ML

Somos:

Wizeline, un proveedor global de soluciones tecnológicas nativas de IA, desarrolla productos y plataformas digitales de vanguardia impulsados por IA. Nos asociamos con clientes para aprovechar los datos y la IA, acelerando la entrada al mercado e impulsando la transformación empresarial. Como una comunidad global de innovadores, fomentamos una cultura de crecimiento, colaboración e impacto.

Con las personas adecuadas y las ideas adecuadas, no hay límite a lo que podemos lograr

¿Encajas?

Suena increíble, ¿verdad? Ahora, asegúrate de que encajas bien en el puesto:

Responsabilidades Clave

• Arquitectar infraestructura de ML de extremo a extremo en pipelines, servicio, monitoreo y gobernanza.
• Liderar el despliegue de modelos de alto impacto (motores de pronóstico, solucionadores de optimización, modelos de NLP).
• Diseñar flujos de trabajo avanzados de CI/CD utilizando Azure Pipelines, MLflow y Databricks.
• Implementar registro de modelos, versionado, linaje y cumplimiento de auditoría.
• Construir sistemas de monitoreo para la deriva de modelos y la automatización de reentrenamiento.
• Mentorizar a ingenieros de MLOps y guiar la integración de plataformas multifuncionales.
• Impulsar la adopción de las mejores prácticas de MLOps, desde la contenedorización hasta la observabilidad.

Habilidades Imprescindibles

• 5–8+ años de experiencia en Ingeniería de ML, MLOps o sistemas de ML a gran escala.
• Profunda experiencia en Spark, Azure Databricks, MLflow, Kubernetes y Docker.
• Historial comprobado de despliegue de ML a escala empresarial con capas de auditoría y monitoreo.
• Familiaridad con infraestructura híbrida/multicloud.

Deseable:

• Dominio de herramientas de IA: Aprovechar una o más herramientas de IA para optimizar y aumentar el trabajo diario, incluyendo la redacción, análisis, investigación o automatización de procesos. Proporcionar recomendaciones sobre el uso efectivo de la IA e identificar oportunidades para optimizar los flujos de trabajo.
• Experiencia de liderazgo en equipos de plataformas de ML o DevOps.
• Experiencia con tiendas de características e ingeniería de características. AutoML es una ventaja, H2O es una ventaja.

Lo que ofrecemos:

• Un Entorno de Alto Impacto
• Compromiso con el Desarrollo Profesional
• Cultura Flexible y Colaborativa
• Oportunidades Globales
• Comunidad Vibrante
• Compensación Total

*Los beneficios específicos se determinan según el tipo de empleo y la ubicación.

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