En Improving South America, brindamos servicios de TI para transformar la percepción del cualificado de TI. Nos enfocamos en consultoría de TI, desarrollo de software y formación ágil.

La empresa promueve una cultura de trabajo excepcional basada en el trabajo en equipo, la excelencia y la diversión, con enfoque en crecimiento personal y recompensas compartidas. Al integrarse, el/la candidato/a formará parte de una comunidad que prioriza la comunicación abierta y relaciones laborales sólidas a largo plazo, respaldada por una estructura de desarrollo profesional y aprendizaje continuo.

Funciones del cargo
- Diseñar y mantener pipelines de datos en producción usando Python y Snowflake
- Dockerizar modelos de ML y artefactos complejos para despliegue containerizado
- Orquestar y escalar cargas de trabajo en Kubernetes, incluyendo servicios de model serving
- Transformar prototipos de investigación en código robusto, testeado y versionado
- Configurar y gestionar KServe (o plataformas equivalentes) para servir modelos en producción




- Automatizar procesos de ML mediante Kubernetes CronJobs y workflows programados
- Optimizar queries SQL en Snowflake para maximizar performance de pipelines
- Documentar y mantener la infraestructura mediante Helm charts

Requerimientos del cargo
- Python 3.12+ (imprescindible) — Python sólido en producción, no solo nivel de scripting
- Snowflake (imprescindible) — cómodo escribiendo y optimizando SQL contra Snowflake como fuente de datos y destino para salida de pipelines
- Docker (imprescindible) — construcción y optimización de imágenes de contenedores, incluyendo empaquetamiento de artefactos de modelos ML y sus dependencias de tiempo de ejecución en imágenes desplegables
- Kubernetes (imprescindible) — despliegue y operación de cargas de trabajo en Kubernetes; comprensión de pods, deployments, límites de recursos y redes básicas de clúster
- Capacidad de tomar un prototipo de nivel de investigación y convertirlo en código de producci

📌 Python Engineer (Perú)
🏢 Improving South America
📍 Perú