El equipo de data y analytics trabaja en diferentes proyectos que combinan volúmenes de datos enormes e IA, como detectar y predecir fallas antes que ocurran, optimizar pricing, personalizar la experiencia del cliente, optimizar uso de combustible, detectar caras y objetos usando visión por computador.
Como DevOps engineer tu trabajo es clave en construir y proveer los sistemas e infraestructura que permiten el desarrollo de estos servicios, formando los cimientos sobre los cuales los desarrolladores de software construyen los modelos que permiten generar impacto, con servicios que deben escalar, con altísima disponibilidad y tolerantes a fallas, en otras palabras, que funcionen. Además, mantendras tu mirada en los indicadores de capacidad y performance de los sistemas.
En cualquier proyecto que trabajes, esperamos que tengas un gran espíritu de colaboración, una pasión por la innovación y el código y una mentalidad de automatización antes que procesos manuales. Nos encantan los makers por excelencia.
Trabajarás en conjunto con ML Engineers, Data Scientists, Data Engineers, DevOps y Software Engineers:
- Participar activamente durante el ciclo de vida del software, desde inception, diseño, deploy, operación y mejora
- Apoyar a los equipos de desarrollo en actividades de diseño y consultoría, desarrollando software, frameworks y capacity planning
- Poner en producción modelos de ML, con pipelines hechos a medida
- Manejar y monitorear el desempeño de infraestructura y aplicaciones
- Poner en práctica conceptos de Site Reliability Engineering cómo SLA, SLI, SLO, error budgets, entre otros, con métricas de confiabilidad y performance adecuadas a cada modelo
- Asegurar la escalabilidad y resiliencia
- Ser un embajador de buenas prácticas en desarrollo de software, promoviendo la automatización y monitoreo continuo
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