[G-677] - DEVOPS ENGINEER

Tecton’s founders developed the first feature store when they created uber’s michelangelo ml platform, and we’re now bringing those same capabilities to every organization in the world. tecton is funded by sequoia capital, andreessen horowitz, and kleiner perkins, along with strategic investments from snowflake and databricks. we have a fast-growing team that’s distributed around the world, with offices in san francisco and new york city. our team has years of experience building and operating business-critical machine learning systems at leading tech companies like uber, google, meta, airbnb, lyft, and twitter. as a member of tecton’s infrastructure engineering devops team, you will contribute to and own the foundation for building, automating, and scaling tecton. you will leverage your experience with cloud architectures, distributed systems, containerization technologies (kubernetes), and linux system internals to design, build, and maintain our multi-cloud deployments, ensure our systems are secure in-depth, and work closely with the rest of tecton’s infrastructure engineering team to scale and optimize our core compute and online serving systems. prior experience with machine learning is not required. we are looking for exceptional devops, infrastructure, and software engineers who are driven to find simple solutions to complex challenges. you'll be at the intersection of design, engineering, and operational processes. **responsibilities**: - own the complete lifecycle of tecton’s cloud infrastructure development from design through automation, deployment, an...

INGENIERO DE MACHINE LEARNING

Contrato a término indefinido Tiempo completo

Buscamos un ingeniero de machine learning, para una de nuestras empresas clientes del sector financiero. desempeñarás un papel clave en el desarrollo y mantenimiento de los sistemas e infraestructura centrales que potencian nuestras aplicaciones de ciencia de datos. este puesto está enfocado en plataformas y herramientas. en este rol, serás responsable de diseñar y mantener herramientas e infraestructura escalables que procesan cientos de millones de transacciones al mes, asegurando alto rendimiento y confiabilidad con un enfoque en la gestión de datos. tu trabajo será fundamental para aumentar el impacto del equipo, ya que servirá como punto central para servicios internos y externos. requisitos: profesional en ingeniería de sistemas o un campo relacionado. 3+ años de experiencia como ingeniero de machine learning, ingeniero de datos o una posición similar, con experiencia comprobada escribiendo código a nivel de producción y desarrollando/manteniendo infraestructura de ml. requisitos técnicos: aws y python nivel de ingles b2+ conocimiento integral del ciclo de vida de ml: desde la extracción de datos y la ingeniería de características hasta la implementación y monitoreo de modelos en vivo y por lotes. alta competencia en python y sus librerías/frameworks relacionados (ej. scikit-learn, pandas, flask, fastapi, etc.). experiencia sólida en la implementación y uso de feature stores (chalk.ai, tecton, databricks, feast, etc.), con enfoque en la gestión de grandes volúmenes de datos en procesamiento online y offline. experiencia demostrada con proveedores de nube (pr...

GERENTE DE INGENIERÍA DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

Contrato a término indefinido Tiempo completo

Buscamos un gerente en ingeniería de aprendizaje automático, para una de nuestras empresas clientes del sector financiero. desempeñarás un papel clave en el desarrollo y mantenimiento de los sistemas e infraestructura centrales que potencian nuestras aplicaciones de ciencia de datos. este puesto está enfocado en plataformas y herramientas. en este rol, serás responsable de diseñar y mantener herramientas e infraestructura escalables que procesan cientos de millones de transacciones al mes, asegurando alto rendimiento y confiabilidad con un enfoque en la gestión de datos. tu trabajo será fundamental para aumentar el impacto del equipo, ya que servirá como punto central para servicios internos y externos. modalidad de trabajo hibrido requisitos: profesional en ingeniería de sistemas o un campo relacionado. 3+ años de experiencia como ingeniero de machine learning, ingeniero de datos o una posición similar, con experiencia comprobada escribiendo código a nivel de producción y desarrollando/manteniendo infraestructura de ml. requisitos técnicos: aws y python nivel de ingles b2+ conocimiento integral del ciclo de vida de ml: desde la extracción de datos y la ingeniería de características hasta la implementación y monitoreo de modelos en vivo y por lotes. alta competencia en python y sus librerías/frameworks relacionados (ej. scikit-learn, pandas, flask, fastapi, etc.). experiencia sólida en la implementación y uso de feature stores (chalk.ai, tecton, databricks, feast, etc.), con enfoque en la gestión de grandes volúmenes de datos en procesamiento online y offline. experiencia d...