Ingeniero Líder de Data DevOps (Domino Data Lab)

Descripción

Resumen: Buscamos a un Ingeniero Líder de Data DevOps para diseñar y ejecutar pipelines confiables de datos y aprendizaje automático en la plataforma Domino Data Lab, guiando las mejores prácticas en ingeniería, operaciones de Kubernetes y automatización. Aspectos destacados: 1. Liderar el diseño de pipelines de datos y aprendizaje automático de extremo a extremo 2. Diseñar patrones de datos seguros y escalables 3. Capacitar a ingenieros en el uso de Domino y la excelencia operativa Buscamos a un **Ingeniero Líder de Data DevOps** para diseñar y ejecutar pipelines confiables de datos y aprendizaje automático en la plataforma Domino Data Lab, garantizando una infraestructura de cómputo y datos segura y eficiente. Usted guiará las mejores prácticas en ingeniería de pipelines, operaciones de Kubernetes y automatización de entregas. ¡Postúlese ahora para ayudarnos a mejorar la confiabilidad y velocidad de la plataforma! **Responsabilidades** * Liderar el diseño de pipelines de datos y aprendizaje automático de extremo a extremo en la plataforma Domino Data Lab * Diseñar patrones seguros y escalables para la ingesta, transformación, validación y orquestación de datos * Crear y mantener proyectos, entornos, conjuntos de datos, trabajos, conectores y flujos de Domino para respaldar flujos de trabajo en producción * Operar cargas de trabajo basadas en Kubernetes para trabajos de datos y aprendizaje automático, incluyendo despliegue, depuración y ajuste del rendimiento * Crear y optimizar imágenes de Docker para la ejecución reproducible de datos y aprendizaje automático * Implementar automatización de CI/CD para pruebas, lanzamiento e implementación de pipelines y artefactos de flujos de trabajo * Definir mejores prácticas y salvaguardias para la confiabilidad, seguridad, conciencia de costos y reproducibilidad * Diagnosticar fallos en los pipelines y problemas de la plataforma, realizar análisis de causas fundamentales e implementar soluciones preventivas * Colaborar con partes interesadas para traducir requisitos en diseños técnicos y planes de entrega * Capacitar a ingenieros en el uso de Domino, patrones de pipelines y excelencia operativa * Documentar arquitecturas, manuales operativos y procedimientos de funcionamiento para soporte continuo * Mejorar la supervisión y la visibilidad operativa de los flujos de trabajo de datos y aprendizaje automático * Asegurar que las soluciones cumplan con las prácticas orientadas al cumplimiento exigidas en ámbitos regulados **Requisitos** * 5 o más años de experiencia en ingeniería de software de datos y entrega de pipelines * Experiencia experta en Domino Data Lab con Fuentes de Datos, Conjuntos de Datos, Entornos, Proyectos, Trabajos y Flujos * 5 o más años de experiencia en Python para ingeniería de datos y automatización * Conocimientos sólidos de SQL para extracción, transformación y optimización * Experiencia práctica con Kubernetes en despliegue, depuración y ajuste de cargas de trabajo (incluidas ofertas gestionadas) * Conocimientos sólidos de contenerización con creación y solución de problemas de imágenes de Docker * Experiencia comprobada en CI/CD para pipelines de datos y aprendizaje automático mediante herramientas modernas de automatización * Habilidades sólidas de liderazgo para establecer estándares, capacitar a colegas y tomar decisiones técnicas * Habilidades sólidas de propiedad del proyecto para planificar, priorizar y entregar mejoras de extremo a extremo * Habilidades sólidas de comunicación con partes interesadas, con un enfoque consultivo y directo * Dominio del inglés de nivel intermedio alto (B2) * Experiencia laboral en entornos farmacéuticos y biotecnológicos **Deseable** * Experiencia en Amazon Web Services para la arquitectura de plataformas de datos y aprendizaje automático * Experiencia en MLOps en flujos de trabajo de entrenamiento, despliegue, monitoreo y reentrenamiento * Experiencia en MLflow para seguimiento de experimentos y coordinación del ciclo de vida * Experiencia en desarrollo de aplicaciones de IA generativa centrada en RAG y pipelines de datos **Ofrecemos** * Proyectos internacionales con marcas líderes * Trabajo con equipos globales de profesionales altamente calificados y diversos * Beneficios de salud * Programas financieros para empleados * Días de vacaciones remunerados y licencias por enfermedad * Cursos de actualización de habilidades, reconversión profesional y certificación * Acceso ilimitado a la biblioteca de LinkedIn Learning y a más de 22.000 cursos * Oportunidades profesionales globales * Oportunidades de voluntariado y participación comunitaria * Grupos de empleados de EPAM * Una cultura galardonada reconocida por Glassdoor, Newsweek y LinkedIn