Salesforce desarrolla software basado en la nube centrado en una plataforma de gestión de relaciones con los clientes que reúne los datos de la empresa y sus equipos mediante un sistema integrado impulsado por inteligencia artificial. Sus productos respaldan los procesos de ventas, atención al cliente y marketing, con soluciones diseñadas para empresas que van desde pequeñas y medianas empresas hasta grandes organizaciones. Salesforce también ofrece herramientas específicas para distintos sectores, recursos de aprendizaje de Trailhead y aplicaciones de AppExchange que amplían las capacidades de su plataforma de CRM.
Ingeniero/a principal de aprendizaje automático
Define la dirección técnica de canales de aprendizaje automático seguros y escalables en Salesforce, con reentrenamiento automatizado y MLOps. Lleva soluciones de IA generativa y flujos de trabajo de agentes a producción para reforzar la seguridad y el cumplimiento.
Descripción
- Define la dirección técnica de la estrategia de aprendizaje automático.
- Lidera el desarrollo de canales de aprendizaje automático, incluido el reentrenamiento automatizado y la optimización de costes y rendimiento.
- Gestiona una cartera de canales de aprendizaje automático para seguridad y cumplimiento.
- Desarrolla infraestructura como código, canales de CI/CD y automatización de MLOps.
- Supervisa el rendimiento de los modelos, la calidad de los datos, el estado del sistema y la deriva de los modelos.
- Colabora con los equipos de ciencia de datos, ingeniería de datos, investigación y gestión de productos.
- Orienta las prácticas de ingeniería de aprendizaje automático.
- Guía y forma a ingenieros/as júnior de aprendizaje automático.
- Lleva soluciones de IA generativa y flujos de trabajo de agentes a producción para mejorar la seguridad y la resiliencia de la organización y sus clientes.
Requisitos
- Tener un máster o doctorado en un campo cuantitativo.
- Contar con más de 6 años de experiencia en todo el ciclo de vida de sistemas de aprendizaje automático con varios modelos, desde el diseño y el desarrollo hasta la implementación a gran escala.
- Dominar Docker y tener experiencia práctica con Kubernetes y Apache Airflow para la orquestación de flujos de trabajo.
- Tener un dominio avanzado de Python.
- Dominar TensorFlow y PyTorch.
- Aplicar buenas prácticas de ingeniería de software.
- Tener experiencia con MLOps, incluidos canales de CI/CD, pruebas y supervisión del rendimiento de modelos.
- Tener experiencia en ingeniería de características y almacenes de características.
- Contar con amplia experiencia en el desarrollo y la implementación en producción de soluciones de IA generativa.
- Tener conocimientos especializados en infraestructura como código, herramientas de supervisión, Spark y Snowflake.
- Tener experiencia en el desarrollo de políticas de gobernanza de aprendizaje automático y en garantizar el cumplimiento de las normativas de seguridad de datos.
- Haber liderado iniciativas de aprendizaje automático con resultados empresariales significativos y medibles.
- Colaborar eficazmente con equipos de ciencia de datos, ingeniería de plataformas, investigación y productos.
- Se valoran conocimientos avanzados de procesamiento del lenguaje natural (PLN).
- Se valoran la experiencia en investigación o la colaboración con equipos de investigación de aprendizaje automático.
- Se valora la experiencia previa como mentor/a.
- Se valoran las publicaciones o patentes en disciplinas cuantitativas.
Beneficios
- Programas de permisos
- Seguro médico
- Seguro dental
- Seguro de visión
- Apoyo para la salud mental
- Permiso parental remunerado
- Seguro de vida
- Seguro por incapacidad
- Plan 401(k)
- Programa de compra de acciones para empleados
- Puede haber compensación por incentivos para determinados puestos
- Puede haber participación accionarial para determinados puestos