Azure Machine Learning Engineer (5+ años)
Si le interesa solicitar este empleo, por favor, asegúrese de cumplir los siguientes requisitos que se enumeran a continuación.
Responsabilidades principales
Ampliar el alcance de Advanced Analytics y AI, incorporando tecnologías emergentes (incluyendo GenAI).
Colaborar con Data Scientists en el diseño y desarrollo de modelos de Machine Learning y GenAI.
Desplegar y optimizar modelos de IA sobre grandes volúmenes de datos para casos de uso predictivo y analítico.
Construcción y mantenimiento de pipelines end-to-end de ML (feature engineering, training, evaluación y despliegue).
Aplicar buenas prácticas de MLOps (reproducibilidad, escalabilidad, monitorización).
Participar en proyectos complejos de largo plazo con entregas incrementales (Agile/Scrum).
Interacción con stakeholders técnicos y no técnicos, facilitando la adopción de soluciones de IA.
Colaboración en equipos multidisciplinares DevOps con responsabilidad end-to-end.
Requisitos obligatorios
+5 años en Machine Learning Engineering o ML aplicado en cloud (Azure preferiblemente).
Python avanzado (idealmente OOP) y PySpark.
Experiencia con frameworks: Scikit-learn, TensorFlow y/o PyTorch.
Experiencia sólida con Databricks.
Conocimiento de feature engineering, preprocessing y optimización de modelos.
Experiencia en MLOps: MLflow y Azure Machine Learning.
Buen dominio de métricas de evaluación (A/B testing, cross-validation).
Git y CI/CD para ML (Azure DevOps / Azure Pipelines).
Requisitos valorables
Experiencia con GenAI (LangChain u otros frameworks).
Conocimiento de vector databases.
Monitorización de modelos en producción. xhfqzwm
Data governance y compliance en ML.
Certificaciones Databricks y/o Azure.