Tiger Analytics está buscando ingenieros de machine learning con experiencia para unirse a nuestra empresa de consultoría de análisis avanzados en rápido crecimiento. Nuestros empleados aportan una profunda experiencia en machine learning, ciencia de datos e inteligencia artificial. Somos el socio de análisis de confianza para múltiples empresas de la lista Fortune 500, permitiéndoles generar valor empresarial a partir de los datos. Nuestro valor empresarial y liderazgo han sido reconocidos por diversas firmas de investigación de mercado, incluyendo Forrester y Gartner. Estamos buscando talento de primer nivel mientras continuamos construyendo el mejor equipo global de consultoría analítica del mundo. Serás responsable de: Ingeniero de ML con 5-7 años de experiencia en TI. Modelos de entrenamiento de tuberías, construcción, despliegue, pruebas y monitoreo utilizando AWS SageMaker, AWS CFT, AWS CodePipeline, Lambda, etc. Desarrollar DAGs de Airflow para ejecutar tuberías de entrenamiento y puntuación Desarrollar un marco de pruebas con Pytest Implementar una solución de monitoreo con una solución propia utilizando Lambda y Dash Desarrollar soluciones de calidad de datos, posiblemente aprovechando Great Expectations. Requisitos Título universitario o superior en informática o campo relacionado, con más de 5 años de experiencia laboral Capacidad para colaborar con ingenieros de datos y científicos de datos para construir tuberías de datos y modelos, y ayudar a ejecutar pruebas y experimentos de machine learning Experiencia en AWS - SageMaker (ProcessingJobs, TrainingModels, EndPoints) Experiencia en Lambda, CloudFormation o Terraform, Apache Airflow, Astronomer, Docker Conocimiento de modelos tradicionales de ML. Python, Spark, Hadoop y Docker con énfasis en buenas prácticas de codificación en un contexto de integración continua, evaluación de modelos y diseño experimental Conocimiento de frameworks de ML como Scikitlearn, Tensorflow y Keras. Experiencia con Pandas, sklearn, Numpy, Scipy Habilidades adicionales requeridas Conocimiento de bases de datos/ingeniería de datos. Experiencia con Oracle, Spark, Hadoop, Athena, API, FastAPI, Flask, ReST Conocimiento de MLflow, Airflow y Kubernetes Experiencia con entornos en la nube y conocimiento de servicios de AWS, Catálogo de servicios, SNS, SES Beneficios Este puesto ofrece una excelente oportunidad para un desarrollo profesional significativo en un entorno empresarial en rápido crecimiento y desafiante, con un alto grado de responsabilidad individual.