Lead Machine Learning Engineer

Para gestionar la contratación de un Lead Machine Learning Engineer, lo primero es conocer perfectamente su función. Aquí se resume de forma muy genérica, y debe adaptarse a su contexto específico.
(Reportando al Chief Machine Learning Engineer)

El Lead Machine Learning Engineer es un experto técnico senior especializado en el diseño, optimización e implementación de sistemas de machine learning. Aunque es un contribuidor individual, desempeña un papel clave en la industrialización de modelos de ML y en la mentoría de ingenieros de ML más juniors. Colabora estrechamente con los equipos de producto (que gestionan los backlogs) y con los científicos de datos para transformar los modelos analíticos en soluciones de producción robustas, escalables y mantenibles, mientras garantiza la transferencia de conocimientos y las buenas prácticas dentro del equipo.

Misiones y Responsabilidades

1. Desarrollar y Optimizar Sistemas de ML para Producción

Diseñar e implementar pipelines completos de MLOps (desde el entrenamiento hasta el serving).
Optimizar el rendimiento de los modelos en producción (latencia, throughput, memoria).
Desarrollar soluciones de infraestructura para despliegue a gran escala.
Automatizar pruebas y monitoreo de modelos en producción.

2. Colaborar con Equipos de Producto y Ciencia de Datos

Trabajar con los Product Owners para comprender los requisitos técnicos.
Traducir los modelos analíticos en soluciones técnicas industrializables.
Participar en reuniones de priorización para alinear el trabajo con los backlogs.
Proporcionar estimaciones técnicas realistas para la planificación.

3. Mentorizar y Guiar a Ingenieros de ML Juniors

Guiar a los juniors en el diseño e implementación de soluciones de ML.
Revisar el código y las arquitecturas propuestas por el equipo.
Organizar sesiones de formación sobre buenas prácticas de MLOps.
Ayudar a resolver problemas técnicos complejos.

4. Garantizar la Calidad y Fiabilidad de los Sistemas

Implementar pruebas automatizadas para pipelines de ML.
Definir y aplicar estándares de calidad para el código y la infraestructura.
Documentar las soluciones técnicas y los procesos.
Asegurar la seguridad y el cumplimiento de los sistemas (RGPD, etc.).

5. Innovar y Mejorar los Procesos Existentes

Evaluar nuevas tecnologías (frameworks, herramientas, arquitecturas).
Proponer mejoras a los pipelines de ML existentes.
Liderar PoCs técnicos para validar nuevos enfoques.
Participar en la vigilancia tecnológica y compartir conocimientos.

6. Contribuir a la Cultura Técnica del Equipo

Promover las buenas prácticas de ingeniería de ML.
Participar en revisiones de código y discusiones técnicas.
Documentar las soluciones y procesos para compartir conocimientos.
Contribuir a la mejora continua de los estándares técnicos.

Ejemplos de Logros Concretos

Optimizó un pipeline de serving, reduciendo la latencia en 40% mientras mejoraba la estabilidad.
Mentorizó a 3 ingenieros de ML juniors, mejorando sus habilidades en MLOps en 30%.
Desarrolló un sistema de monitoreo para modelos en producción, reduciendo los tiempos de detección de anomalías en 50%.
Automatizó el pipeline de feature engineering, reduciendo los tiempos de procesamiento en 35%.
Implementó una solución de A/B testing para modelos, mejorando la precisión de despliegue en 20%.