IDS Comercial es una empresa 100% mexicana dedicada a TI con 43 años de experiencia con presencia en México, Costa Rica y proyectos con EU y Canadá.
Nos especializamos en servicios de consultoría, desarrollo y capacitación en TI.
Más de 1500 consultores trabajan con un gran número de proyectos dentro de los sectores financiero, comercial, manufacturero, telecomunicaciones, servicios, gobierno, entre otros.
Estamos acreditados en el Nivel 5 de CMMI (Capability Maturity Model Integration), modelo de calidad establecido por el Software Engineering Institute (SEI), certificados por parte de ISO en la norma ISO/IEC 27001:2013, así como cada año obtenemos un distintivo como Empresa Socialmente Responsable (ESR) entre otros.
Te invitamos a unirte a este gran equipo en ids con cultura happiness.
Machine Learning Engineer
Requisitos:
- Licenciatura/Ingeniería en Sistemas o afín.
- Inglés avanzado.
Experiencia mínima de 2 años en:
- Programación en Python y conocimiento de bibliotecas de ML, como MLflow, Kubeflow, Polars, TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn, PySpark, etc.
- Experiencia avanzada en manejo/creación de clases con Python.
- Experiencia sólida en buenas prácticas de desarrollo de software y operaciones de ML, con énfasis en MLOps.
- Docker
- SQL
- ETL
- Herramientas de flujos analíticos (Airflow)
- Conexiones ODBC – JDBC
- Spark.
- Experiencia en la nube
- Hive
Responsabilidades
- Desarrollar y mantener pipelines de ML altamente automatizados para entrenamiento, validación e implementación de modelos a gran escala.
- Integrar flujos de trabajo de ML en el ciclo de desarrollo de software, aplicando prácticas de DevOps y MLOps.
- Implementar y gestionar infraestructura de computación distribuida y herramientas de orquestación para soportar flujos de trabajo de ML en entornos de producción.
- Desarrollar métricas y herramientas de monitoreo para evaluar el rendimiento y la calidad de los modelos en producción.
- Automatizar tareas de mantenimiento y monitoreo para garantizar la estabilidad y confiabilidad continua de los sistemas de ML.
- Identificar las diferentes necesidades de datos e información (Fuentes, Catálogos, Indicadores, Dimensiones), atendiendo a los procesos y fuentes actuales de negocio así como los disponibles dentro de la arquitectura de Data Analytics, mismos que faciliten el dimensionamiento y propuesta de atención del producto.
- Proponer estrategias de integración de datos a productos/herramientas considerando a las necesidades de negocio para robustecer el valor de los entregables
- Identificar y proponer mediante la documentación generada, áreas de mejora dentro de la integración de datos con el objetivo de proponer soluciones más eficientes en la transformación de datos.
- Conocer el significado e interpretación de los datos, y plasmar dicho entendimiento en los documentos entregados que se recogen de los distintos proyectos de integración de Data Analytics con el objetivo de generar insights valiosos para la toma de decisiones que impulse la consistencia de la información a través de los productos.
Ofrecemos sueldo nómina + beneficios.
Modalidad de trabajo: remoto.