Sobre

¡Sé parte de Stefanini!​En Stefanini somos más de 30.000 genios, conectados desde 41 países, haciendo lo que les apasiona y co-creando un futuro mejor.​Responsabilidades y atribucionesResponsabilidades:Diseñar, automatizar y escalar sistemas de Machine Learning aplicando prácticas avanzadas de MLOpsParticipar activamente en las etapas clave del ciclo de ML: data dependencies, ingestion, pre-processing, feature engineering, orchestration, pipeline, transformation e integration testingImplementar modelos de regresión, clasificación, segmentación, clustering y series de tiempoOptimizar el rendimiento de los modelos mediante técnicas como cross-validation, regularización y análisis de curvas de errorConfigurar APIs para habilitar el consumo de modelos en producciónColaborar con equipos multidisciplinarios para integrar soluciones de ML en productos digitalesPromover buenas prácticas de ingeniería de software (PEP8, principios SOLID, modularidad, code review)Asegurar la calidad del código mediante CI/CD/CT y versionamiento en GitHubUtilizar herramientas cloud como GCS, BigQuery y Vertex AI (incluyendo pipelines de Kubeflow)Presentar resultados y avances de forma clara y efectiva utilizando herramientas como Excel y PowerPointRequisitos y calificacionesRequisitos:Más de 4 años de experiencia en roles similaresFormación en Ingeniería Informática, Eléctrica, Electrónica o carrera afín (deseable)Inglés avanzado (oral y escrito)Conocimientos sólidos en estadística (estadígrafos, percentiles, pruebas de hipótesis)Experiencia en feature engineering y modelamiento avanzadoDominio de Python, SQL, Spark y DockerExperiencia en prácticas de CI/CD/CT y versionamiento con GitHubConocimiento avanzado del ciclo de analítica: preprocesamiento, entrenamiento, optimización, evaluación/inferencia, posprocesamientoCapacidad analítica, de planificación y escucha activaEnfoque en la ejecución, resultados y mejora continuaStack requerido:Google Cloud Platform (GCP)PySpark, SpringPython, JavaApache AirflowCosmos