Sobre

• Participar activamente en la productivización de modelos de Machine Learning comprendiendo su ciclo de vida y aplicando prácticas de MLOps. Colaborar con los equipos de Ciencia de Datos para diseñar e integrar modelos en el ecosistema de producción garantizando estándares de compatibilidad, performance y seguridad. Diseñar y mantener la arquitectura de interpretabilidad de modelos de ML participando en la construcción de APIs, servicios backend y pipelines automatizados. Proponer soluciones técnicas innovadoras que automaticen los procesos de MLOps.