Ingeniero/a de Ciencia de Datos/MLOps

Descripción

Resumen: Innovar y destacar de forma independiente como experto/a en la materia, aportando conocimientos y experiencia en modelos fundamentales (Foundation Models) para lograr resultados con impacto. Aspectos destacados: 1. Oportunidad de innovar y destacar de forma independiente 2. Convertirse en un experto/a en modelos fundamentales (Foundation Models) 3. Participar en proyectos emocionantes que generen resultados con impacto **LA LABOR:** ¡Aproveche la oportunidad de innovar y destacar! Tendrá la posibilidad de desempeñarse de forma independiente y convertirse en un experto/a en la materia, participando activamente en discusiones que contribuyan a ofrecer soluciones frente a desafíos laborales. Su experiencia en modelos fundamentales (Foundation Models) será invaluable mientras participe en proyectos emocionantes que generen resultados con impacto. ¡Esperamos con interés sus aportaciones e ideas únicas! Desarrollar flujos de trabajo reutilizables que mejoren la ingesta, calidad, transformación y optimización de datos. Construir canalizaciones de datos escalables mediante diversas herramientas para extracción, transformación y carga. Implementar soluciones de datos de forma eficaz en entornos productivos. Migrar datos desde almacenes de datos heredados, respetando los principios de arquitectura en la nube. Automatizar procesos de flujo de datos para facilitar su consumo sin interrupciones. Diseñar e implementar procesos empresariales que respalden la gobernanza de datos. Asesorar sobre reglas de calidad de datos y establecer políticas efectivas de cumplimiento normativo en materia de datos. **REQUISITOS:** Dominio avanzado de modelos fundamentales (Foundation Models). Dominio experto de Amazon Bedrock. Un mínimo de 1 año de experiencia en habilidades relacionadas pertinentes. Título universitario (Licenciatura o Grado) en un campo de estudio relacionado. **PUNTOS ADICIONALES SI CUENTA CON:** Dominio avanzado de Amazon SageMaker. Dominio avanzado de Aprendizaje Automático (Machine Learning). Dominio avanzado del desarrollo de software en Python. Dominio experto de LLMOps. **LA LABOR:** ¡Aproveche la oportunidad de innovar y destacar! Tendrá la posibilidad de desempeñarse de forma independiente y convertirse en un experto/a en la materia, participando activamente en discusiones que contribuyan a ofrecer soluciones frente a desafíos laborales. Su experiencia en modelos fundamentales (Foundation Models) será invaluable mientras participe en proyectos emocionantes que generen resultados con impacto. ¡Esperamos con interés sus aportaciones e ideas únicas! Desarrollar flujos de trabajo reutilizables que mejoren la ingesta, calidad, transformación y optimización de datos. Construir canalizaciones de datos escalables mediante diversas herramientas para extracción, transformación y carga. Implementar soluciones de datos de forma eficaz en entornos productivos. Migrar datos desde almacenes de datos heredados, respetando los principios de arquitectura en la nube. Automatizar procesos de flujo de datos para facilitar su consumo sin interrupciones. Diseñar e implementar procesos empresariales que respalden la gobernanza de datos. Asesorar sobre reglas de calidad de datos y establecer políticas efectivas de cumplimiento normativo en materia de datos. **REQUISITOS:** Dominio avanzado de modelos fundamentales (Foundation Models). Dominio experto de Amazon Bedrock. Un mínimo de 1 año de experiencia en habilidades relacionadas pertinentes. Título universitario (Licenciatura o Grado) en un campo de estudio relacionado. **PUNTOS ADICIONALES SI CUENTA CON:** Dominio avanzado de Amazon SageMaker. Dominio avanzado de Aprendizaje Automático (Machine Learning). Dominio avanzado del desarrollo de software en Python. Dominio experto de LLMOps.