Somos un equipo joven con ganas de generar un impacto social en el mercado de cara a los comercios de barrio de Latinoamérica, a través de la digitalización de la cadena de valor comercial del canal tradicional. Como equipo nos gusta que las cosas sucedan rápido, nos adueñamos de los problemas que vemos en el día a día e intentamos resolverlos de manera íntegra con el equipo, siempre de manera colaborativa, empática y honesta. Nos gusta aprender y estar al tanto de lo que ocurre a nuestro alrededor, incluso le sacamos provecho a los errores que cometemos, aprendiendo de ellos para no volver a cometerlos en un futuro. Tenemos modalidad híbrida (Santiago de Chile y Bogotá, Colombia) y próximamente en México (DF).
Si estás en búsqueda de un lugar para trabajar donde puedas aprender, colaborar en equipo, mostrar tus ideas y llevarlas a cabo sin dejar de lado tú espacio personal ¡Este es tu momento de sumarte como ML Engineer Mid - Senior para el equipo de Decision Intelligence!
Funciones del cargo
El equipo de Decision Intelligence trabaja en diferentes proyectos que integran y utilizan grandes volúmenes de datos provenientes de los comercios, productos, vendedores, órdenes, facturas y las recomendaciones que nosotros hacemos a nuestros clientes
Trabajaremos diseñando, creando y construyendo los procesos a ML-Ops para YOM y crearemos productos de datos acorde a las necesidades del negocio usando modelos analíticos, en su gran mayoría de machine learning, pero pudiendo usar un espectro de técnicas más amplio.
**Responsabilidades del cargo**:
**Funciones del cargo**:
Trabajar directamente con los Data Scientist para poner en producción modelos de Machine Learning utilizando y creando pipelines de ML
Recolección de grandes volúmenes y variados conjuntos de datos.
Recolección de datos que reflejen la interacción con la realidad para el posterior reentrenamiento de modelos
Construir las piezas necesarias para servir nuestros modelos y ponerlos a interactuar con el resto de la compañía en un entorno real y altamente escalable.
Trabajar muy cerca con los Data Scientists buscando maneras eficientes de monitorear, operar y darle explicabilidad a los modelos.
Promover una cultura técnica impulsando los productos de datos con las prácticas Dev-Sec-Ops, SRE y ML-Ops.
Requerimientos del cargo
Al menos 3 años de experiência en entornos de trabajo como Software Engineer, Dev-Sec-Ops Engineer, SRE o ML Engineer
Sólida experiência con Python y entornos UNIX
Fuerte entendimiento de estructuras de datos con habilidades analíticas relacionadas con el trabajo con conjuntos de datos no estructurados, conocimiento avanzado de SQL, incluida optimización de consultas.
Experiência usando pipelines de CI/CD y Docker.
Entendimiento de flujo de vida completo modelos de Machine Learning.
Excelentes habilidades de comunicación y trabajo colaborativo
Inglés de lectura
Opcionales
Experiência en Infraestructura as code, observabilidad, monitoreo
Experiência en procesamiento distribuido utilizando servicios cloud
Experiência en la construcción y optimización de data pipelines, colas de mensajes y arquitecturas big data altamente escalables
Habilidad para optimizar el procesamiento por lotes (procesos batch)
Experiência en Stream processing
Experiência en GCP, especialmente el conjunto de servicios de procesamiento de datos y machine learning
Experiência utilizando Airbyte
Experiência utilizando Big Query
Experiência utilizando Mongo DB
Experiência utilizando dbt
Agilidad para visualizar posibles mejoras, problemas y soluciones en Arquitecturas
Condiciones
**Modalidad**: Híbrida
Horario Flexible
Beneficios de Deporte ? ? ? ? ? ?
Vacaciones Extra ?
Beneficios de estudio ? ?
Beneficio de Adquisición de equipo ?
Días administrativos ?
Cultura Horizontal y cercana
Remote work policy
Hybrid
This job takes place some days from home and others at the office in Bogotá (Colombia), Santiago (Chile) or Ciudad de México (Mexico).