Job Title

¡Sé parte de Stefanini! En Stefanini somos más de 30.000 genios, conectados desde 41 países, haciendo lo que les apasiona y co-creando un futuro mejor. Responsabilidades y atribuciones: Desarrollar y mantener pipelines de ML altamente automatizados para entrenamiento, validación e implementación de modelos a gran escala. Colaborar estrechamente con los equipos de ingeniería de software para integrar flujos de trabajo de ML en el ciclo de desarrollo de software, aplicando prácticas de DevOps y MLOps. Implementar y gestionar infraestructura de computación distribuida y herramientas de orquestación para soportar flujos de trabajo de ML en entornos de producción. Desarrollar métricas y herramientas de monitoreo para evaluar el rendimiento y la calidad de los modelos en producción. Automatizar tareas de mantenimiento y monitoreo para garantizar la estabilidad y confiabilidad continua de los sistemas de ML. Identificar las diferentes necesidades de datos e información (Fuentes, Catálogos, Indicadores, Dimensiones), atendiendo a los procesos y fuentes actuales de negocio así como los disponibles dentro de la arquitectura de Data Analytics, mismos que faciliten el dimensionamiento y propuesta de atención del producto. Proponer estrategias de integración de datos a productos/herramientas considerando a las necesidades de negocio para robustecer el valor de los entregables Identificar y proponer mediante la documentación generada, áreas de mejora dentro de la integración de datos con el objetivo de proponer soluciones más eficientes en la transformación de datos. Conocer el significado e interpretación de los datos, y plasmar dicho entendimiento en los documentos entregados que se recogen de los distintos proyectos de integración de Data Analytics con el objetivo de generar insights valiosos para la toma de decisiones que impulse la consistencia de la información a través de los productos. Requisitos y competencias: Herramientas : Habilidades avanzadas de programación en Python y conocimiento de bibliotecas de ML, como TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn, etc. SQL ETL (preferentemente DataIku) Herramientas de flujos analíticos (Alteryx, tableau prep, data fusion, etc) Administración de bases de datos Conexiones ODBC – JDBC Spark. Adicionales: Clientes de base de datos (dbeaver, mysql, sqlmanager, etc) Conocimiento en computación en la nube Hive Experiencia sólida en desarrollo de software y operaciones de ML, con énfasis en MLOps. Habilidades blandas: Analítico, proactivo, buena comunicación y adquirir conocimiento de negocio Modalidad: Remota Ofrecemos: Prestaciones de Ley Bonos mensuales fijos por puntualidad, asistencia y apoyo a restaurante Vales de Despensa Descuentos con empresas de entretenimiento, gimnasios, escuelas de idiomas, universidades y más Plan de capacitación y crecimiento profesional