Ingeniero Machine Learning
Zigi App
Fecha: hace 1 semana
ciudad: Guatemala Ciudad, Guatemala
Tipo de contrato: Tiempo completo

Nuestro Equipo de Trabajo
Trabajamos en un grupo con diferentes áreas de expertise y grados de experiencia, somos responsables de mejorar los procesos y la experiencia de nuestros productos y usuarios
Le apostamos a:
Actividades principales:
Trabajamos en un grupo con diferentes áreas de expertise y grados de experiencia, somos responsables de mejorar los procesos y la experiencia de nuestros productos y usuarios
Le apostamos a:
- Mantener un buen ambiente de trabajo dentro del equipo
- Crear y compartir nuevas ideas que aportan valor al negocio
- Aprender cosas nuevas, olvidar las que no aportan valor y mejorar constantemente aquellas que son prioritarias para el negocio
- Colaborar estrechamente en el diseño, desarrollo y mejora de nuestros productos, servicios y procesos de manera eficiente para entregar una experiencia inolvidable a nuestros clientes internos y externos
- No tener miedo cuando cometemos errores y a aprender de ellos rápidamente para crecer y mejorar como personas y como compañía
Actividades principales:
- Implementación y gestión de Delta Lake para garantizar la consistencia de los datos, versionado y manejo de datos transaccionales en el lago de datos.
- Implementación y mantenimiento de MLflow para el seguimiento de experimentos, gestión del ciclo de vida de los modelos, registro y despliegue de modelos de machine learning en producción.
- Automatización de procesos de machine learning, desde el entrenamiento hasta la puesta en producción, garantizando la reproducibilidad y escalabilidad de los modelos.
- Monitoreo y optimización del rendimiento de los modelos en producción, aplicando prácticas de MLOps para asegurar una entrega continua y eficiente.
- Colaboración con equipos de data engineering y data science para crear soluciones de machine learning en entornos distribuidos.
- Experiencia sólida en Apache Spark: comprensión profunda de procesamiento distribuido y optimización de pipelines de datos.
- Conocimiento avanzado en Delta Lake: manejo de transacciones, almacenamiento eficiente de datos y consultas ACID en entornos de grandes volúmenes de datos.
- Experiencia práctica con MLflow: familiaridad con el seguimiento de experimentos, registro de modelos y deployment en diferentes entornos.
- Habilidades en MLOps: experiencia en integración continua, entrega continua (CI/CD) y monitoreo de modelos de machine learning en producción.
- Experiencia previa en la puesta en producción de modelos de machine learning, preferiblemente en entornos Cloud.
- Conocimientos sólidos en Python y SQL, aplicados al procesamiento de datos y desarrollo de modelos.
- Experiencia con herramientas de contenedores (Docker, Kubernetes).