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Home   MLOps Engineer Worldwide Remote- ID 200/184

Empresa:

Werben HR

Industria:

Servicios de Reclutamiento y Talento IT

Descripcion:

Werben es una empresa jóven con una cultura dinámica, que se especializa en cubrir necesidades de Recursos Humanos a empresas de mediano y gran tamaño, con la intención de poder crear lazos duraderos en un mercado exigente, optimizando el tiempo y logrando la más alta satisfacción del cliente y el empleado. La problemática del mercado actual genera una fluctuación constante de los empleados lo que hace que las empresas deban dedicar mucho tiempo en la búsqueda de recursos de diferentes tecnologías. Werben pone a su disposición sus profesionales para poder lograr una búsqueda efectiva y un cierre exitoso del negocio. + Búsquedas individuales y masivas + Hunting de perfiles IT sistemas y mandos medios + RRHH + Administración y Finanzas + Comercial, ventas, Marketing. + Perfiles gerenciales y jóvenes profesionales + RPO:(Recruitment Process Outsourcing): Asumimos el control del proceso desde el inicio hasta su definición y cierre de la contratación.

Ubicacion:

Matienzo 2405, Capital Federal, Argentina
Postularse

MLOps Engineer Worldwide Remote- ID 200/184

Werben HR

Modalidad: Full Time

Remuneracion: a Convenir

Lugar de Trabajo: Desde Casa

 

You are someone who wants to influence your own development. You’re looking for a company where youhave the opportunity to pursue your interests and be able to grow professionally.

You bring the following competencies:

• Bachelor’s degree or higher in computer science, computer engineering, or related field.• Over 8 years working on software development projects, including deployment stages.• Over 4 years of hands-on experience in data science and machine learning.• Over 2 years of practical MLOps.

• General understanding of classic ML algorithms for tabular data (decision trees, random forest,XGBoost), model evaluation, and optimization techniques.• Proficiency in programming languages such as Python. Familiarity with Scikit Learn and TensorFlow are a plus.• Containerization and image optimization (Docker), orchestration (Kubernetes), and version control (e.g.: Git).

 Experience with cloud platforms like AWS, particularly with Lambda Functions and ECS.• Understanding of data pipelines, ETL processes, and data storage technologies.• Proficiency in setting up CI/CD pipelines.• Experience with monitoring tools like Prometheus and Grafana, ELK for logging.• Knowledge and experience with relational (SQL) databases• Understanding of security best practices for machine learning models and data• Understanding of provisioning a Jupyter server for ML experimentation.• Experience with tools to versionize datasets.


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