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¿Buscar crecimiento profesional y un interesante desafío?
Desde Yel Solutions, buscamos incorporar un Ingeniero/ arquitecto de Datos y Machine Learning, para sumarse al equipo de profesionales y expertos informáticos brindando servicio a nuestros clientes.
Lugar: remoto al 100%
Horario: 8:30 a 17:30 hs
Qué buscamos:
Arquitecto de Datos & Machine Learning con enfoque en MLOps, pipelines de datos y despliegue de modelos.
Estamos enfocados en un profesional que actúe como puente entre la ingeniería de datos y la ciencia de datos. Será responsable de diseñar e implementar soluciones de inteligencia artificial que funcionen en producción, desde la ingesta de datos hasta la exposición de los resultados mediante APIs, pasando por el entrenamiento, empaquetado y monitoreo de modelos.
Si te sientes tan cómodo construyendo pipelines con Kafka como optimizando modelos con TensorFlow, y además sabes lo que significa poner un contenedor en Kubernetes, este rol es para ti.
Principales Responsabilidades
Arquitectura de datos:
Diseñar pipelines de ingesta y procesamiento en tiempo real y batch usando Apache NiFi y Apache Kafka.
Modelado y desarrollo:
Investigar, entrenar y validar modelos de Machine Learning y Deep Learning con Python (NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
MLOps y despliegue:
Empaquetar modelos en Docker y orquestar su ejecución en clústeres Kubernetes, asegurando escalabilidad y alta disponibilidad.
Integración:




Desarrollar microservicios con Flask para exponer predicciones a sistemas internos o externos.
Monitoreo y reporting:
Implementar dashboards técnicos con Grafana y tableros de negocio con Power BI para hacer seguimiento del rendimiento y la calidad de los modelos.
Conocimientos imprescindibles
Lenguajes:
Python avanzado, SQL.
Data Engineering:
Experiencia real con Apache NiFi y Apache Kafka (streaming, topics, productores/consumidores).
Machine Learning:
Uso de frameworks como TensorFlow, PyTorch o XGBoost en proyectos productivos.
Contenedores y orquestación:
Dominio de Docker y Kubernetes (despliegues, servicios, estrategias de actualización).
Backend básico:
Desarrollo de APIs con Flask (o FastAPI) para servir modelos.
Observabilidad:
Conocimiento de Grafana para monitoreo de infraestructura y modelos.
Deseables (
no excluyentes, pero muy valorados)
Experiencia con herramientas de datos (DataHub, Amundsen, o similares).
Conocimiento de data lakehouse / data warehousing (Snowflake, BigQuery, Delta Lake).
Familiaridad con Kubeflow, Seldon Core o MLflow.
Certificaciones en cloud (AWS, Azure, GCP) con foco en servicios de datos y ML.
¿Qué ofrecemos!?
Sueldo competitivo, acorde a experiencia. (Esquema 100 % Nomina)
Prestaciones superiores a las de ley.
Oportunidad de crecimiento profesional en un ambiente dinámico y de alto impacto.
Plataforma con beneficios y descuentos corporativos.
Y más!!!!
¿Listo para dar el paso?

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📌 Ingeniero De Datos Senior (México)
🏢 Yel Solutions
📍 México