Acerca de NEORIS:

NEORIS es un acelerador digital con más de 20 años de experiencia como socio estratégico de algunas de las mayores compañías del mundo. Con más de 4,000 profesionales en 11 países, nuestra cultura multicultural y de startup fomenta la innovación, el aprendizaje continuo y la creación de soluciones de alto valor para nuestros clientes. En NEORIS, ayudamos a las empresas a entrar en el futuro mediante la implementación de tecnologías disruptivas y soluciones basadas en datos.

Descripción de la Vacante:

Buscamos un MLOps/ML Engineer apasionado por la inteligencia artificial y las operaciones de machine learning para unirse a nuestro equipo global. Este rol combina el análisis de datos con la implementación práctica de soluciones de IA en entornos industriales, ideal para profesionales curiosos y proactivos que disfrutan resolver problemas complejos en ambientes dinámicos.

El candidato ideal será responsable de desarrollar, implementar y mantener soluciones avanzadas de machine learning, colaborando estrechamente con equipos de ciencia de datos para integrar modelos predictivos y generativos en plataformas de nube, optimizando procesos y mejorando la eficiencia operativa.

Requisitos:

• Experiencia: 3+ años en roles relacionados con ciencia de datos, machine learning o MLOps.
• Habilidades Técnicas:
• Dominio de Python y bibliotecas como pandas, numpy, scikit-learn y matplotlib.
• Conocimientos sólidos de SQL para consultas y manipulación de bases de datos.
• Experiencia con Docker, Kubernetes y CI/CD para el despliegue de soluciones en la nube.
• Familiaridad con herramientas de MLOps para el despliegue y monitoreo de modelos.
• Conocimiento en bases de datos relacionales y no relacionales (MongoDB, Azure Blob Storage, etc.).
• Experiencia con plataformas de datos como Databricks, Snowflake o similares.
• Conocimiento en despliegues de IA generativa, incluyendo GPT-4 u otros modelos generativos (deseable).
• Habilidades Deseables:
• Experiencia en implementación de modelos predictivos y plataformas de optimización industrial.
• Conocimiento en arquitecturas de data pipelines y soluciones cloud.
• Familiaridad con LLMs (Large Language Models) y frameworks de machine learning.
• Soft Skills:
• Capacidad para trabajar en equipo y colaborar con equipos multidisciplinarios.
• Habilidad para comunicar resultados complejos de manera clara y concisa.
• Actitud proactiva y curiosidad por aprender nuevas tecnologías y metodologías.
• Educación: Título universitario en Estadística, Matemáticas, Ciencias de la Computación, Ingeniería o campos relacionados.
• Idioma: Inglés avanzado B2 - C1.

Responsabilidades:

• Diseñar, implementar y mantener flujos de trabajo de machine learning en entornos de producción, asegurando su eficiencia y escalabilidad.
• Colaborar con equipos de ciencia de datos para integrar modelos predictivos y generativos (como GPT-4 de OpenAI) en plataformas de nube.
• Desarrollar y optimizar pipelines de datos y arquitecturas orientadas a la nube para proyectos de IA.
• Implementar y gestionar soluciones de MLOps, incluyendo la automatización de procesos de CI/CD, orquestación de contenedores (Docker, Kubernetes) y despliegue de APIs (FastAPI).
• Participar en la implementación de herramientas de MLOps para el despliegue y monitoreo de modelos en entornos industriales.
• Realizar análisis de datos para identificar patrones y tendencias en sistemas industriales.
• Desarrollar e implementar modelos predictivos para optimizar procesos y mejorar la eficiencia operativa.
• Comunicar resultados técnicos de manera clara y efectiva a equipos técnicos y no técnicos.
• Colaborar con equipos multidisciplinarios para entender las necesidades del negocio y traducirlas en soluciones basadas en datos.

Ofrecemos:

• Salario 100% nominal.
• Beneficios legales y paquete de beneficios competitivo.
• Programa de Bienestar para el equilibrio entre vida personal y profesional.
• Plan de desarrollo profesional y oportunidades de capacitación continua.
• Colaboración multicultural en un ambiente dinámico e innovador.
• Oportunidad de trabajar en proyectos de transformación digital con tecnologías de vanguardia.

Si cumples con los requisitos y te apasiona la ciencia de datos aplicada a entornos industriales, ¡queremos conocerte! Envía tu CV y una breve descripción de tu experiencia relevante.