Ingeniero Líder de DevOps de Datos (Domino Data Lab)

Descripción

Resumen: Buscamos a un Ingeniero Líder de DevOps de Datos para diseñar y gestionar pipelines confiables de datos y de aprendizaje automático (ML) en Domino Data Lab, orientando las mejores prácticas y garantizando una infraestructura segura y eficiente. Aspectos destacados: 1. Liderar el diseño de pipelines de datos y de aprendizaje automático (ML) de extremo a extremo en Domino Data Lab 2. Operar cargas de trabajo basadas en Kubernetes para trabajos de datos y de aprendizaje automático (ML) 3. Mentorizar a ingenieros sobre el uso de Domino y la excelencia operativa Estamos buscando a un **Ingeniero Líder de DevOps de Datos** para diseñar y gestionar pipelines confiables de datos y de aprendizaje automático (ML) en la plataforma Domino Data Lab, garantizando una infraestructura informática y de 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 velocidad de la plataforma! **Responsabilidades** * Liderar el diseño de pipelines de datos y de aprendizaje automático (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 productivos * Operar cargas de trabajo basadas en Kubernetes para trabajos de datos y de aprendizaje automático (ML), incluidos el despliegue, la depuración y la optimización del rendimiento * Crear y optimizar imágenes Docker para la ejecución reproducible de datos y de aprendizaje automático (ML) * Implementar automatización CI/CD para pruebas, lanzamiento e implementación de pipelines y artefactos de flujos de trabajo * Definir mejores prácticas y salvaguardias para la fiabilidad, seguridad, conciencia de costos y reproducibilidad * Diagnosticar fallos en los pipelines y problemas de la plataforma, realizar análisis de causas fundamentales e implementar correcciones 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 de aprendizaje automático (ML) * Asegurar que las soluciones cumplan con prácticas orientadas al cumplimiento exigidas en entornos regulados **Requisitos** * 5\+ años de experiencia en ingeniería de software de datos y entrega de pipelines * Experiencia experta en Domino Data Lab, con conocimientos avanzados de Fuentes de datos, Conjuntos de datos, Entornos, Proyectos, Trabajos y Flujos * 5\+ 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 mediante la creación y solución de problemas de imágenes Docker * Experiencia comprobada en CI/CD para pipelines de datos y de aprendizaje automático (ML) utilizando herramientas modernas de automatización * Habilidades sólidas de liderazgo para establecer estándares, mentorizar a colegas y tomar decisiones técnicas * Habilidades sólidas de propiedad de proyectos 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 con Amazon Web Services para la arquitectura de plataformas de datos y de aprendizaje automático (ML) * Experiencia en MLOps abarcando 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 inteligencia artificial generativa centrada en RAG y pipelines de datos **Ofrecemos** * Proyectos internacionales con marcas líderes * Trabajo con equipos globales altamente calificados y diversos * Beneficios de salud * Programas financieros para empleados * Días de vacaciones pagados y licencias por enfermedad * Cursos de capacitación, reciclaje profesional y certificaciones * 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 * Cultura galardonada reconocida por Glassdoor, Newsweek y LinkedIn