Funciones:
Diseñar y mantener pipelines CI/CD utilizando GitHub Actions, enfocados en flujos reproducibles y auditables.
Automatizar procesos de despliegue para modelos de Machine Learning y pipelines de datos en entornos como Azure Machine Learning y Databricks.
Participar en la orquestación de workflows para la ejecución controlada de endpoints, utilizando Azure Data Factory y servicios relacionados.
Escribir código limpio, documentado y versionado para tareas repetibles
mplementar modelos de Machine Learning simples para análisis predictivo.
Integrar datos provenientes de distintas fuentes (APIs, logs, scrapers).
Apoyar en proyectos de inteligencia artificial y analítica avanzada.
Requisitos:
Bachiller de las Carreras de Ingeniería De Sistemas, Ingeniería De Computación y Sistemas, Ingeniería De Software, Ingeniería Informática y/o afines.
Experiencia de 3 años en posiciones similares
Experiencia sólida programando en Python para data/ML (pandas, numpy, scikit-learn, etc.).
Conocimientos de conceptos de ML: modelos supervisados, evaluación, métricas, overfitting, validación, etc.
Nivel Intermedio de SQL, idealmente sobre motores analíticos (BigQuery u otros). 3años
Conocimientos y experiencia en varios de estos servicios:
BigQuery (consultas, particiones, clustering, vistas, funciones, etc.).
Cloud Storage (datasets de entrenamiento, artefactos de modelos).
Vertex AI (Training, Pipelines, Endpoints, Feature Store o equivalentes que usen).
Dataflow / Apache Beam o pipelines ETL/ELT para features / scoring.
Cloud Composer (Airflow) u otro orquestador para flujos batch.
Manejo de Git (branching, pull requests, code review).
Desarrollo de código limpio, modular, testeable (tests unitarios y básicos para modelos o pipelines).
Beneficios:
Trabajo híbrido
Excelente clima laboral (#4 Ranking GPTW Perú)
EPS a costos compartidos
Tarjeta de alimentos
Cuponera de tiempo libre
Programa Super Voluntario y Compartamos con la Comunidad
Asesoría gratuita en psicología, nutrición y derecho familiar (para colaboradores y familiares directos)