Ingeniero Líder de Data DevOps (Domino Data Lab)

Descripción

Resumen: Se necesita un Ingeniero Líder de Data DevOps para diseñar y ejecutar pipelines de datos y ML fiables en Domino Data Lab, garantizando una infraestructura de cómputo y datos segura y eficiente. Aspectos destacados: 1. Liderar el diseño de pipelines de datos y ML de extremo a extremo en Domino Data Lab 2. Operar cargas de trabajo basadas en Kubernetes para trabajos de datos y ML 3. Definir las mejores prácticas para la fiabilidad, la seguridad y la reproducibilidad Buscamos un **Ingeniero Líder de Data DevOps** para diseñar y ejecutar pipelines de datos y ML fiables 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 ayudar a mejorar la fiabilidad y la velocidad de la plataforma! **Responsabilidades** * Liderar el diseño de pipelines de datos y ML 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 ML, incluidos el despliegue, la depuración y la optimización del rendimiento * Crear y optimizar imágenes Docker para la ejecución reproducible de datos y ML * Implementar automatización CI/CD para las pruebas, liberación e implementación de pipelines y artefactos de flujos de trabajo * Definir las mejores prácticas y salvaguardias para la fiabilidad, la seguridad, la conciencia de costes y la reproducibilidad * Diagnosticar fallos en los pipelines y problemas de la plataforma, llevar a cabo análisis de causas raíz e implementar soluciones preventivas * Colaborar con partes interesadas para traducir requisitos en diseños técnicos y planes de entrega * Mentorizar a ingenieros sobre el uso de Domino, patrones de pipelines y excelencia operativa * Documentar arquitecturas, manuales operativos y procedimientos operativos para el soporte continuo * Mejorar la supervisión y la visibilidad operativa de los flujos de trabajo de datos y ML * 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 * Conocimientos expertos en Domino Data Lab, incluidos Orígenes de datos, Conjuntos de datos, Entornos, Proyectos, Trabajos y Flujos * 5 o más años de experiencia con Python para ingeniería de datos y automatización * Conocimientos sólidos de SQL para extracción, transformación y optimización * Experiencia práctica con Kubernetes en el despliegue, depuración y ajuste de cargas de trabajo (incluidas ofertas gestionadas) * Conocimientos sólidos de contenerización con creación y solución de problemas de imágenes Docker * Experiencia demostrada en CI/CD para pipelines de datos y ML utilizando herramientas modernas de automatización * Habilidades sólidas de liderazgo para establecer estándares, mentorizar a compañeros 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 * Nivel de inglés intermedio-alto (B2) * Experiencia en entornos farmacéuticos y de biotecnología **Deseable** * Experiencia con Amazon Web Services para la arquitectura de plataformas de datos y ML * Experiencia en MLOps en flujos de trabajo de entrenamiento, despliegue, supervisión y reentrenamiento * Experiencia con MLflow para el seguimiento de experimentos y la 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 colegas altamente cualificados y diversos * Beneficios sanitarios * Programas financieros para empleados * Días libres remunerados y baja por enfermedad * Cursos de formación, reciclaje 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