Diseñar y mantener infraestructura de datos para flujos de ML, desde ingestión hasta despliegue de modelos. Trabajar con herramientas de orquestación y servicios en la nube.
- Diseñar e implementar pipelines de datos para casos de ML.
- Desplegar y gestionar flujos en herramientas de orquestación (Airflow, Dagster) y mantener dependencias de Python (poetry, uv).
- Garantizar la calidad de datos y optimizar procesos de procesamiento para rendimiento y coste en sistemas distribuidos y servicios en la nube.