Tiger Analytics es una firma global de consultoría en inteligencia artificial y análisis de datos. Con datos y tecnología en el núcleo de nuestras soluciones, estamos resolviendo problemas que eventualmente impactan la vida de millones de personas a nivel mundial. Nuestra cultura se basa en la experiencia y el respeto, con una mentalidad centrada en el equipo. Con sede en Silicon Valley, nuestros centros de entrega se encuentran en todo el mundo y tenemos oficinas en múltiples ciudades de India, Estados Unidos, Reino Unido, Canadá y Singapur, incluyendo una fuerza laboral global sustancial en modalidad remota. Tenemos la certificación Great Place to Work™. Al trabajar en Tiger Analytics, estarás en el centro de una revolución de IA. Trabajarás con equipos que expanden los límites de lo posible y crean soluciones que motivan e inspiran. Estamos buscando un Ingeniero MLE/MLOps altamente calificado con una sólida base de programación y experiencia sólida en prácticas de ingeniería de software. El candidato ideal desempeñará un papel fundamental en la creación y mantenimiento de infraestructuras robustas de aprendizaje automático, asegurando una integración perfecta entre los modelos de ML y los sistemas de producción. Requisitos Diseñar, implementar y mantener tuberías MLOps escalables y confiables para entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos. Colaborar con científicos de datos e ingenieros de software para llevar los modelos de ML a producción. Desarrollar y mantener flujos de trabajo CI/CD para sistemas de ML y gestión del ciclo de vida del modelo. Trabajar con datos en tiempo real utilizando Apache Spark Streaming para respaldar tuberías de procesamiento de datos de alto rendimiento. Asegurar la alta disponibilidad y el rendimiento de los servicios de ML en producción. Gestionar y automatizar la infraestructura utilizando herramientas como Docker, Kubernetes y Terraform. Monitorear y mejorar el rendimiento del sistema, la deriva del modelo y los problemas de calidad de los datos. Implementar las mejores prácticas de ingeniería de software, incluyendo revisiones de código, pruebas y documentación. Requisitos obligatorios Título universitario en Ciencias de la Computación, Ingeniería de Software o campo relacionado. 7+ años de experiencia en ingeniería de software / ingeniería de ML con una sólida base de programación (Python, Java o Scala). Experiencia demostrada con herramientas y marcos de MLOps para despliegue de modelos y gestión del ciclo de vida. Experiencia práctica con Apache Spark Streaming y procesamiento de datos en tiempo real. Comprensión sólida de plataformas en la nube (preferiblemente Azure). Experiencia con control de versiones (Git), contenerización (Docker) y orquestación (Kubernetes). Conocimiento de herramientas CI/CD como Jenkins, GitHub Actions o Azure DevOps. Requisitos preferidos Experiencia con Azure ML u otras plataformas gestionadas de ML (por ejemplo, SageMaker, Vertex AI). Exposición a herramientas de monitoreo y alerta del rendimiento de modelos de ML. Conocimiento sobre pruebas de modelos de ML, validación de datos y reproducibilidad. Experiencia trabajando en un entorno de desarrollo Ágil. Beneficios Este puesto ofrece una excelente oportunidad de desarrollo profesional significativo en un entorno empresarial en rápido crecimiento y desafiante, con un alto grado de responsabilidad individual. #LI-remote