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Machine Learning Engineer (GCP Certified)
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Machine Learning Engineer (GCP Certified)

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Publicado por
Emmanuel Salgado
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Emma
Emma
Diseñarás e implementarás arquitecturas ML escalables en GCP, optimizando modelos y pipelines de datos.
Emma destaca
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Tiempo completo

Tipo de contrato: Contratista

¿Quién paga el cambio de moneda y los impuestos?:

Depende de la ubicación del candidato

Provee tu compensación deseada mientras aplicas (o si necesitas más contexto, simplemente PREGUNTA).
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Publicado hace alrededor de 1 mes

Requisitos y responsabilidades

Requisitos Excluyentes (Must-Have): - Certificación Vigente: Google Professional Machine Learning Engineer Certification (se solicitará comprobante). - Experiencia: Mínimo 3-5 años trabajando en roles de ML Engineering o MLOps. - Dominio de GCP: Experiencia profunda en Vertex AI, BigQuery ML, Dataflow y Kubeflow. - Programación: Dominio avanzado de Python y manejo experto de frameworks como TensorFlow, PyTorch o Scikit-learn. Responsabilidades Principales: - Diseñar e implementar arquitecturas de ML integrales en GCP, asegurando la escalabilidad y el rendimiento. - Desarrollar canales (pipelines) de datos y de entrenamiento utilizando Vertex AI Pipelines. - Establecer prácticas de CI/CD para Machine Learning, gestionando el ciclo de vida completo del modelo (versionado, monitoreo y re-entrenamiento automático). - Refinar modelos existentes para mejorar la precisión y reducir los costos operativos en la nube. - Trabajar en conjunto con Ingenieros de Datos para asegurar la calidad de los sets de datos y con equipos de Backend para la integración de APIs de ML. Competencias Técnicas Deseadas: - Experiencia en contenedores y orquestación (Docker y Kubernetes/GKE). - Manejo de bases de datos NoSQL y SQL (BigQuery, Cloud Spanner). - Conocimientos en procesamiento de lenguaje natural (NLP) o Visión por Computadora (Computer Vision). - Experiencia con herramientas de Infrastructure as Code (Terraform).

Abierto indefinidamente

Opcionalmente, puedes añadir más información después (beneficios comunes, preguntas de pre-selección, etc.)

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