.ML Engineer Ingeniería de aprendizaje automatizadoTú próximo paso en Crediclub!El puesto es una pieza fundamental del equipo de Ciencia y Analítica de datos. El principal objetivo del Ingeniero en Backend es definir, construir y desplegar los componentes de software necesarios para que los algoritmos de predicción desarrollados en la empresa corran en un ambiente productivo escalable, confiable y seguro.Se encarga también de integrar estos servicios predictivos con otras aplicaciones y sistemas de la empresa, así como de darle mantenimiento y sugerir futuras optimizaciones.Funciones y responsabilidades :Definir los patrones de diseño de los servicios predictivos a desarrollar.Construir los componentes de software definidos para desplegar en producción los servicios.Desarrollo e integración de APIs REST.Implementación de estándares de desarrollo y seguridad a servicios nuevos y existentes.Dar mantenimiento a los servicios predictivos para asegurar su correcto funcionamiento y sugerir mejoras.Crear la documentación necesaria para que otros equipos fácilmente puedan consumir los servicios desarrollados.En conjunto con los ingenieros de datos, participar en la definición y construcción de los data pipelines y feature pipelines para su uso en los servicios predictivos.En conjunto con los ingenieros de datos, participar en la definición y el desarrollo de servicios de consulta de datos con proveedores externos.Experiencia y habilidades :Esenciales :Licenciatura en ciencias computacionales, ingeniería de software, o campos afines.Entre 2 y 5 años de experiencia previa como ingeniero de software o desarrollador.Fluidez manejando Python, SQL y C#. Conocimiento de Java y / o framework .NET Core es un plus.Conocimiento de metodologías ágiles, scrum, y devOps.Experiencia trabajando con algún proveedor de nube. Experiencia específico con Azure es un plus.Conocimiento sobre Git e integración continua y entrega continua (CI / CD).Deseables :Experiencia desarrollando arquitecturas de microservicios y / o desarrollo y gestión de contenedores es un plus.Conocimiento de frameworks y librerías de ML y AI como scikit learn, xgboost, keras, pytorch y tensorflow es un plus.Experiencia trabajando con softwares de data warehouses y data lakes es un plus: spark, databricks, delta lake, snowflake, hadoop ecosystem.Actitudinal :Pensamiento innovador: que se atreva a pensar fuera de la caja y a proponer soluciones.Alinear siempre lo mejor para el cliente y para el equipo.No tener miedo a equivocarse. Mentalidad de crecimiento.Hambre de aprender cosas nuevas. Autodidacta.Pasión por impactar positivamente en la vida de las personas.Compensación y condición de la posición :Esquema remoto de la posición.Prestaciones de ley +