ML Engineer

Desarrollar e implementar soluciones de ML en producción, asegurando escalabilidad, baja latencia y monitorización continua. Trabajar con pipelines de datos y modelos para garantizar alta disponibilidad y rendimiento.

• Desplegar modelos en producción en GCP usando Vertex AI Pipelines y Airflow.
• Optimizar código de Data Scientists para convertirlo en código productivo eficiente y mantenible.
• Implementar sistemas de monitorización y alertas para detectar data drift y degradación del rendimiento.

• Experiencia avanzada desplegando modelos en Google Cloud Platform (Vertex AI, Airflow) con alta disponibilidad.
• Dominio de Python y buenas prácticas de ingeniería de software (testing, control de versiones, modularidad) y optimización de pipelines y almacenamiento de datos.
• Experiencia en orquestación de pipelines y monitorización de rendimiento (Airflow, Control-M; detección de data drift).