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1001 – 5000 Empleados
Alimentos y bebidasConsultoríaLogística
PAR Technology desarrolla tecnología para restaurantes, empresas hoteleras y otros entornos de servicios de gran volumen. Su plataforma reúne sistemas de punto de venta, pedidos digitales, pagos y herramientas de fidelización de clientes para ayudar a los operadores a coordinar los flujos de trabajo de las áreas de atención al público y de operaciones internas. PAR Technology presta servicio a organizaciones de restaurantes de servicio rápido y casual, cines, casinos, parques temáticos, hoteles y tiendas de conveniencia, con productos basados en la nube diseñados para facilitar operaciones más ágiles y una experiencia del cliente más uniforme.
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Empleos de la empresa

Ingeniero/a de MLOps, resolución de identidad

Lleva a producción los modelos de resolución de identidad de Bridg para la plataforma de software para restaurantes de PAR Technology. Crea pipelines de AWS y Spark, CI/CD, monitorización e interfaces de datos consultables por agentes.

USEstados UnidosCOColoradoFLFloridaILIllinoisMNMinnesotaNYNueva YorkNCCarolina del NortePAPensilvaniaTXTexas
125.000 $ – 160.000 $ / año
RemotoTiempo completoJuniorIntermedioIdioma Obligatorio: inglésIngeniero de aprendizaje automático
AirflowAmazon RedshiftAWSGraphQLPandasPySparkPythonScikit-LearnSpark

Descripción

  • Traslada el modelo de resolución de identidad de Bridg de los notebooks a una producción automatizada y monitorizada.
  • Crea y mantiene pipelines de datos y aprendizaje automático fiables y escalables.
  • Escribe pruebas y añade observabilidad a los datos de coincidencias.
  • Optimiza trabajos de Spark y crea flujos de CI/CD.
  • Refuerza las pruebas del sistema y la documentación.
  • Colabora con el equipo de ciencia de datos para ofrecer sistemas de aprendizaje automático en producción.
  • Realiza análisis exploratorios de datos e investiga su calidad.
  • Mantén los pipelines de características y la coherencia entre el entrenamiento y la puesta en servicio de modelos.
  • Evalúa modelos campeones y retadores, y señala resultados anómalos.
  • Crea interfaces ligeras que permitan a los flujos de trabajo de agentes consultar los resultados de resolución de identidad.
  • Usa IA para programar, refactorizar, crear infraestructura como código y documentación de diseño, resumir registros y ejecuciones, explorar conjuntos de datos y generar casos de evaluación.
  • Reporta al director de Producto de Bridg.

Requisitos

  • Entre 2 y 4 años de experiencia creando sistemas de datos o aprendizaje automático para producción.
  • Grado en informática, ingeniería de datos o un campo relacionado, o experiencia práctica equivalente.
  • Experiencia en la creación y el mantenimiento de pipelines automatizados y probados de aprendizaje automático o datos.
  • Experiencia mejorando CI/CD para flujos de trabajo de datos o aprendizaje automático, incluidos procesos basados en Git, pruebas unitarias y de integración automatizadas, y promoción por ramas entre desarrollo, preproducción y producción.
  • Experiencia con herramientas de orquestación de flujos de trabajo como Airflow, Step Functions o Databricks Workflows, incluidos reintentos, reprocesamientos, monitorización de SLA y alertas.
  • Familiaridad con el seguimiento de experimentos y los registros de modelos, como MLflow.
  • Conocimientos de monitorización y observabilidad, controles de calidad de datos y cambios de esquema, y deriva en las distribuciones de entrada y salida.
  • Experiencia con infraestructura como código, gestión de secretos y entornos Python reproducibles.
  • Experiencia en producción con servicios de AWS, incluidos S3, EMR, Glue, Step Functions, Lambda, IAM y CloudWatch.
  • Conocimientos prácticos de rendimiento de Spark, incluidos desequilibrio de datos, shuffle, spill, particionado y estrategias de join.
  • Experiencia suministrando resultados procesados a sistemas posteriores, como Redshift.
  • Capacidad para realizar análisis exploratorios de datos e investigar su calidad.
  • Experiencia creando y manteniendo pipelines de características y garantizando la coherencia entre entrenamiento y servicio.
  • Bases de estadística aplicada, incluidas probabilidad, pruebas de hipótesis, muestreo y métricas de evaluación.
  • Dominio del stack de ciencia de datos de Python, incluidos pandas, scikit-learn y PySpark.
  • Interés en la integración de datos con agentes basados en LLM y disposición para crear interfaces como servidores MCP, endpoints REST o GraphQL, o feeds estructurados.
  • Buen criterio al trabajar con contratos de datos.
  • Comodidad trabajando con conjuntos de datos que contienen información de identificación personal.
  • Uso diario de asistentes de programación con IA y responsabilidad de revisar y probar el código generado por IA.
  • Debe tener autorización legal para trabajar en Estados Unidos o Canadá.
  • No debe tener un acuerdo de cláusula restrictiva que impida trabajar en PAR.

Beneficios

  • Elegibilidad para recibir una bonificación.
  • Posible compensación adicional, incluidas comisiones y/o participación accionaria, según corresponda.
  • Modalidad de trabajo remoto en ubicaciones elegibles.
  • Adaptaciones razonables para personas con discapacidad.

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