Machine Learning Engineer (GCP Certified)

Requisitos Excluyentes (Must-Have):
- Certificación Vigente: Google Professional Machine Learning Engineer Certification (se solicitará comprobante).
- Experiencia: Mínimo 3-5 años trabajando en roles de ML Engineering o MLOps.
- Dominio de GCP: Experiencia profunda en Vertex AI, BigQuery ML, Dataflow y Kubeflow.
- Programación: Dominio avanzado de Python y manejo experto de frameworks como TensorFlow, PyTorch o Scikit-learn.

Responsabilidades Principales:
- Diseñar e implementar arquitecturas de ML integrales en GCP, asegurando la escalabilidad y el rendimiento.
- Desarrollar canales (pipelines) de datos y de entrenamiento utilizando Vertex AI Pipelines.
- Establecer prácticas de CI/CD para Machine Learning, gestionando el ciclo de vida completo del modelo (versionado, monitoreo y re-entrenamiento automático).
- Refinar modelos existentes para mejorar la precisión y reducir los costos operativos en la nube.
- Trabajar en conjunto con Ingenieros de Datos para asegurar la calidad de los sets de datos y con equipos de Backend para la integración de APIs de ML.

Competencias Técnicas Deseadas:
- Experiencia en contenedores y orquestación (Docker y Kubernetes/GKE).
- Manejo de bases de datos NoSQL y SQL (BigQuery, Cloud Spanner).
- Conocimientos en procesamiento de lenguaje natural (NLP) o Visión por Computadora (Computer Vision).
- Experiencia con herramientas de Infrastructure as Code (Terraform).

Ubicación: Remoto - Cualquier parte

Habilidades requeridas para este trabajo:

• Aprendizaje automático
• Bases de datos NoSQL
• Computer vision
• Dataflow
• Docker
• Google Kubernetes Engine (GKE)
• Kubeflow
• Kubernetes
• MLOps
• Natural language processing (NLP)
• PyTorch
• Python
• SQL
• TensorFlow
• Terraform
• Vertex AI
• scikit-learn