TomTom
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TomTom desarrolla tecnología de mapas digitales y navegación para conductores, empresas, desarrolladores y organizaciones del sector público. Sus productos incluyen sistemas de navegación por satélite, información de tráfico en tiempo real, soluciones de cálculo de rutas, API y SDK que respaldan los sistemas de automoción, la gestión de flotas, la logística, los viajes y las aplicaciones de conducción autónoma. Quienes exploren oportunidades profesionales en TomTom pueden encontrar puestos en los equipos que crean herramientas basadas en la ubicación para hacer que los desplazamientos y el transporte sean más informados y eficientes.

Ingeniero sénior de datos MLOps en TomTom (híbrido, Países Bajos)

Lidera la plataforma de ML de Azure y Databricks que respalda los productos de navegación de TomTom. Crea canalizaciones y operaciones de modelos fiables con observabilidad, automatización, seguridad y cumplimiento sólidos.

Descripción

  • Gestionar todo el ciclo de vida del aprendizaje automático en Azure y Databricks
  • Crear y operar canalizaciones de ML que abarquen la ingesta, la ingeniería de características, el entrenamiento, la evaluación, el despliegue, la supervisión y la mejora continua
  • Establecer prácticas coherentes de experimentación con MLflow o herramientas comparables para el seguimiento, los artefactos, el registro de modelos y las etapas del ciclo de vida
  • Automatizar los trabajos de Databricks y los flujos de entrega mediante Databricks Workflows, GitHub Actions o Azure DevOps
  • Establecer la observabilidad de los datos y los modelos para la actualización, la integridad, la deriva de características y modelos, el desfase entre entrenamiento y servicio, y el rendimiento de SLA/SLO
  • Mantener controles adecuados de seguridad y cumplimiento
  • Liderar la respuesta a incidentes y las revisiones posteriores a incidentes de las canalizaciones de ML y la infraestructura de servicio de modelos
  • Colaborar con científicos aplicados para ejecutar modelos sólidos y fiables

Requisitos

  • Sólidas habilidades avanzadas de ingeniería de software en Python, incluido el desarrollo de pruebas
  • Conocimientos fundamentales de aprendizaje automático
  • Al menos tres años de experiencia en ingeniería de datos o MLOps
  • Dominio avanzado de PySpark
  • Experiencia práctica con Databricks y Delta Lake
  • Experiencia en la entrega de CI/CD de datos y ML con Git, flujos de trabajo de solicitudes de incorporación de cambios, pruebas automatizadas y entornos fijados
  • Conocimientos prácticos de Azure
  • Experiencia en la creación de sistemas de supervisión y paneles
  • Habilidades de comunicación claras y mentalidad operativa centrada en la responsabilidad sobre SLA/SLO

Beneficios

  • Paquete de compensación competitivo
  • Presupuesto para desarrollo personal
  • Días de permiso remunerado para formación
  • Acceso pagado por la empresa a O’Reilly y LinkedIn Learning
  • Permiso parental ampliado
  • Permiso remunerado para cuidar de seres queridos
  • Permiso remunerado para realizar voluntariado en comunidades locales
  • Trabajo híbrido flexible desde la oficina y el hogar
  • Presupuesto para equipamiento de oficina en casa
  • Asignación mensual para la oficina en casa
  • Posibilidad de trabajar desde el país de residencia y desde el extranjero durante un número determinado de días al año
  • Plan de vacaciones competitivo
  • Día libre adicional por tu cumpleaños
  • Eventos anuales Hackathon y DevDays
  • Cultura global inclusiva con colaboración en una comunidad diversa
  • Beneficios locales adicionales adaptados al lugar de trabajo

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