Bold

Nuestra compañía fue fundada en Mayo de 2019 por un equipo de personas increíbles y con una experiencia única, el grupo de fundadores está conformado por los creadores de PayU Latam y otras empresas expertas en tecnología financiera. Estamos creando soluciones de pago y de banca para MiPymes, independientes y emprendedores en Colombia. Actualmente contamos con más de 300.000 clientes registrados en nuestra plataforma y hemos recibido más de USD $ 65 millones de fondos de inversión nacionales y extranjeros. Somos una de las startups de más rápido crecimiento en LatAm en el sector fintech.

Por medio de nuestros productos, nuestros clientes pueden recibir pagos electrónicos de manera presencial a través de un datáfono móvil y también de forma remota a través de enlaces de pago, adicionalmente nos estamos preparando para operar como entidad financiera con nuevos productos orientados a banca digital como cuentas de deposito y credito.
Usando un enfoque ágil y las mejores prácticas de desarrollo de productos digitales, construimos una plataforma bajo una arquitectura serverless y al mismo tiempo cumplimos con los más altos estándares de seguridad y calidad. Para más información acerca de Bold visite nuestro sitio web: https://bold.co

El Rol
Como Machine Learning Engineer estará a cargo de la construcción y mantenimiento de pipelines de ML. Estarás encargado junto a un equipo, del diseño, construcción y continua mejora de los pipelines de ML, es clave contar con una actitud de liderazgo en este frente.

En este rol trabajarás muy de cerca con científicos de datos y equipos de ingeniería para optimizar el rendimiento de pipelines de ML de cara a garantizar el uso oportuno de la señales a negocio de los modelos de ML

Deberás:

• Diseñar, construir y mantener APIs desplegadas en AWS

• Diseñar, construir y mantener pruebas unitarias y de integración

• Aportar en decisiones de arquitectura y selección de herramientas y procesos

• Dar puntos de vista y generar crítica constructiva

• Diseñar, construir, implementar y mantener pipelines de machine learning end-to-end, desde la ingestión de datos y el entrenamiento del modelo hasta la implementación y monitorización en producción.

• Establecer y mantener protocolos para la validación y monitorización de modelos, asegurando su rendimiento y fiabilidad en el tiempo.

• Diseñar, crear, mantener, resolver problemas y optimizar los pasos del pipeline de Machine Learning.

Beneficios

• 👨🏽‍⚕️ Política de salud para ti
• 🚀 Acciones de la compañía de etapa temprana con alto potencial de retorno
• 🤝 Contrato a término indefinido
• 💲 Salario competitivo
• 👩🏿‍💻 Trabajo remoto de tiempo completo
• 📚 Cultura de aprendizaje y crecimiento
• 🌎 Tecnologías y procesos de clase mundial
• 🏖️ Días libres adicionales a las vacaciones
• 💰 Fondo de empleados

• Experiencia de más de (5) cinco años con el uso de Python

• Experiencia en el uso de herramientas de big data (Spark, Hadoop, etc.)

• Experiencia de mínimo un año con servicios AWS, Azure o GCP, preferiblemente Serverless.

• Experiencia trabajando con equipos multidisciplinarios, incluyendo científicos de datos, ingenieros de datos y analistas de negocio.

• Experiencia en codificación segura y OWASP

• Experiencia con sistemas de orquestación como Airflow, AWS Step Functions, etc.

• Experiencia mínima de (3) tres años con modelos de aprendizaje automático/aprendizaje profundo y ciclo de vida del modelo (versionado de modelos, pruebas A/B o multivariantes, y la monitorización de modelos), ingeniería de software y principios de DevOps/MLOps, Gateway, Sagemaker

Deseable

• Deseable tener conocimientos en DataOps.

• Deseable tener experiencia con los siguientes componentes de AWS: CDK, CloudFormation, RDS, DynamoDB, Lambda