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About the Role
Resumen del rol
Construir la infraestructura de Machine Learning y MLOps que permite a Data Scientists desarrollar, desplegar y mantener modelos de Machine Learning en producción siguiendo buenas prácticas industriales. Responsable de crear herramientas, SDKs y pipelines automatizados que garantizan reproducibilidad, observabilidad y gobernanza de modelos, con enfoque en self-service y autonomía de equipos de ML. Incluye productización y mejora constante de modelos complejos (bayesianos, ensembles) con estándares de calidad enterprise.
Responsabilidades
- Construir CLI tools para deployment automatizado (ml-deploy, ml-rollback)
- Implementar workflows automatizados MLflow (promotion dev → staging → prod)
- Crear templates repositories con best practices (model template, API template)
- Establecer buenas prácticas para productización de modelos bayesianos (sampling, inference, monitoring)
- Documentar APIs y SDKs (Sphi...
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