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: Dentro del equipo multidisciplinario con Data Scientist, Dev-Sec-Ops, Data Engineer y Product Owner, tu rol será extremadamente importante y clave para el desarrollo y ejecución de los productos, pues eres quien conecta la habilitación y operación de los ambientes con el mundo real. Serás el/la encargad@ de aumentar la velocidad de entrega, mejorar la calidad y la seguridad del código, entender la estructura de los datos y optimizar los procesos para el equipo de desarrollo. En cualquier proyecto que trabajes, esperamos que tengas un gran espíritu de colaboración, una pasión por la innovación y el código y una mentalidad de automatización antes que procesos manuales.
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 experiencia en entornos de trabajo como Software Engineer, Dev-Sec-Ops Engineer, SRE o ML Engineer
Sólida experiencia 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.
Experiencia 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
Experiencia en Infraestructura as code, observabilidad, monitoreo
Experiencia en procesamiento distribuido utilizando servicios cloud
Experiencia 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)
Experiencia en Stream processing
Experiencia en GCP, especialmente el conjunto de servicios de procesamiento de datos y machine learning
Experiencia utilizando Airbyte
Experiencia utilizando Big Query
Experiencia utilizando Mongo DB
Experiencia 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 🤗🙌🤝
Política de trabajo remoto
Híbrido
El trabajo se desempeña algunos días de forma remota y otros en la oficina en Bogotá (Colombia), Santiago (Chile) o Ciudad de México (México).
Somos una empresa que busca habilitar el crecimiento y la prosperidad de los almaceneros de barrio a través de la digitalización de la cadena de valor comercial en el canal tradicional mediante soluciones tecnológicas.
—
Perfil completo de YOM
Global
Argentina
Colombia
México
Perú
Remoto
Estados Unidos
Postula con Google
