Somos BPT (Business Process & Technologies), una fábrica de datos, analítica y aplicaciones potenciadas con IA. Desde 2014 transformamos organizaciones, articulando estratégicamente procesos, datos e inteligencia artificial para lograr agilidad, eficiencia y toma de decisiones precisa.

Ofrecemos soluciones tecnológicas end to end, desarrolladas bajo nuestro marco de trabajo, para identificar las necesidades corporativas, acompañando la transformación de las organizaciones en dos verticales de negocio: Data & Analytics: Decisiones precisas con analítica de datos gobernados y de calidad.

IA Apps: Procesos digitales a tu medida, potenciados con inteligencia artificial como ventaja competitiva. Entregados bajo tres modelos de servicio BPT Managed POD: BPT Gestiona el alcance, calidad y capacidad técnica de la solución, de acuerdo al Journey desarrollado con cada cliente.

Customer

Managed POD (Staff Augmentation): el cliente integra talento especializado BPT a su equipo y se encarga de su gestión, de acuerdo a la necesidad de cada negocio.

Support and maintenance POD: BPT dispone un equipo con capacidad fija, para atención de incidentes, eventos y mejoras menores de acuerdo con la estimación de la capacidad y la gestión de incidentes y eventos.

Buscamos un competente con 3 a 5 años de experiencia en roles de Machine Learning Engineer, MLOps Engineer, Data Engineer con enfoque en ML o similares, para el rol de Ingeniero de ML con experiencia comprobable trabajando con Azure y Databricks en proyectos productivos.

? Requisitos:

Formación y experiencia

- Profesional en Ingeniería de Sistemas, Informática, Ciencia de Datos, Matemáticas, Estadística o carreras afines.
- 3 a 5 años de experiencia en Machine Learning, MLOps, Data Engineering con enfoque en ML o roles similares.




- Experiencia trabajando con Azure y Databricks en ambientes productivos.
- Inglés técnico deseable.

Conocimientos técnicos principales

- Databricks: Workflows/Jobs, clusters, notebooks, Repos, Delta Lake y Delta Live Tables.
- Unity Catalog: Model Registry, linaje de datos, permisos y configuración de endpoints para modelos en tiempo real y batch.
- Azure Machine Learning: registro y despliegue de modelos, pipelines y endpoints administrados.
- MLOps y MLflow: tracking de experimentos, versionamiento, registro y despliegue de modelos.
- CI/CD: Azure DevOps Pipelines y/o GitHub Actions.
- Python: programación orientada a objetos, empaquetado mediante Python wheels y buenas prácticas de ingeniería de software.
- PySpark: optimización de cargas, particionamiento y configuración de clusters.
- SQL avanzado para transformación y validación de datos a gran escala.
- Model Serving: APIs de inferencia con REST/gRPC, FastAPI y patrones batch, streaming y tiempo real.
- GenAI y LLMs: Azure OpenAI Service, LangChain u orquestadores similares y bases de datos vectoriales como Azure AI Search o FAISS.
- Machine Learning: Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, PyTorch y/o TensorFlow.
- Spec Driven Development (SDD) y MLOps.

Azure, almacenamiento y seguridad
- Azure Data Lake Storage Gen2.
- Blob Storage.
- Azure Key Vault.
- Conceptos básicos de redes: VNets y private endpoints.

Conocimientos deseables

- Docker.
- Kubernetes / AKS.
- Great Expectations o herramientas equivalentes de calidad de datos.
- Application Insights, Prometheus/Grafana u otras herramientas de observabilidad.
- Experiencia adicional en AWS o GCP.

Ofrecemos

- ? Salario competitivo, de acuerdo con tu experiencia.
- ? Contrato a término indefinido.
- ? Plan de bienestar y beneficios extralegales: póliza de salud, seguro de vida, auxilio exequial, entre otros.
- ? Plan de formación y capacitación para potenciar tu crecimiento profesional.

📌 Ingeniero de aprendizaje automático (Medellín)
🏢 BPT Software
📍 Medellín