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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.

Horario: 8:30 a 17:30 hs

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.

- Prestaciones superiores a las de ley.
- Oportunidad de crecimiento competente en un contexto dinámico y de alto impacto.
- Plataforma con beneficios y descuentos corporativos.

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📌 Ingeniero de datos y full stack (Estado de México)
🏢 Yel Solutions
📍 Estado de México