**Bold** Nuestra compañía fue fundada en Mayo de 2019 por un equipo de personas increíbles y con una experiência 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 450.000 clientes registrados en nuestra plataforma y hemos recibido más de USD $120 millones de fondos de inversión nacionales y extranjeros, somos una de las startups de más rápido crecimiento en LatAm en el sector fintech. Bold es una fintech que provee una solución de pagos a los microempresarios para recibir pagos con tarjetas débito, crédito y billeteras a través de datáfonos y links de pago. Sin embargo, la visión de Bold es más ambiciosa que ser una empresa de pagos y estamos trabajando para volvernos una plataforma de servicios financieros y tecnológicos para las pequeñas empresas en el país complementando las soluciones de pagos y banca con otros productos de software conexos a toda nuestra propuesta de valor. Nuestra misión en Bold es liberar el potencial de los emprendedores. En Bold creemos firmemente que podemos ayudar a los pequeños emprendedores a desarrollar sus negocios ofreciendo servicios financieros y tecnológicos hechos a su medida, que sean amigables y cercanos. En Bold definimos los siguientes valores como los pilares de nuestra cultura organizacional: Maestría, Pensamiento crítico, Trabajo en equipo, Sentido de urgencia, Somos abiertos y el cliente el centro de lo que hacemos. **El Rol** Como **ML Ops 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. 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 ML - Definir las mejores prácticas de ingeniería de ML dentro de los equipos de productos y ciencia de datos. - Trabajar en estrecha colaboración con los equipos de científicos de datos y de ingeniería para optimizar el rendimiento y la eficiencia de los pipelines de ML y para garantizar que se cumplan los estándares de calidad. - Materializar pipelines de ML creados por científicos de datos **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 - Experiência de más de 5 años con alguno de los siguientes lenguajes: Python o Java. - Experiência en el uso de herramientas de big data (Spark, Hadoop, etc.) - Experiência de mínimo un año con servicios AWS, Azure o GCP, preferiblemente Serverless. - Experiência con herramientas para el desarrollo, despliegue y monitoreo de modelos de ML como MLFlow, KubeFlow, AWS Sagemaker, GCP Vertex AI o Azure ML. - Familiaridad con las técnicas y herramientas de MLOps, como el versionado de modelos, pruebas A/B o multivariantes, y la monitorización de modelos. - Experiência trabajando con equipos multidisciplinarios, incluyendo científicos de datos, ingenieros de datos y analistas de negocio. - Experiência mínima de un año con DevOps, CI/CD, Docker y/o Kubernetes - Experiência en codificación segura y OWASP - Experiência con AWS: CDK, CloudFormation, RDS, DynamoDB, Lambda, API Gateway. - Experiência con sistemas de orquestación como Airflow, AWS Step Functions, etc. - Deseable experiência con Amazon RDS - Deseable tener conocimientos en DataOps. **Autorización de Tratamiento de Datos Personales