**Descripción del puesto**
El **Consultor MLOps** será responsable de rediseñar y optimizar los pipelines de datos y modelos de Machine Learning, aprovechando al máximo la infraestructura en AWS. Colaborará estrechamente con los equipos de Data Engineering, Data Science y Cloud Infrastructure para asegurar entornos productivos eficientes, escalables y con observabilidad completa.
**Responsabilidades principales**
- Rediseñar y optimizar pipelines de datos y ML en AWS.
- Implementar y mantener prácticas de MLOps: CI/CD para modelos, versionamiento de datasets y modelos, monitoreo de rendimiento y drift.
- Configurar e integrar servicios de almacenamiento y orquestación en AWS (S3, Glue, Lambda, ECS/EKS, Step Functions).
- Asegurar observabilidad y monitoreo de pipelines y modelos productivos con herramientas como CloudWatch, Datadog o similares.
- Colaborar con los equipos de Data Engineering, Data Science y Cloud Infrastructure para garantizar migraciones fluidas y sin interrupciones.
- Documentar procesos, mejores prácticas y guías de migración para facilitar la adopción interna.
**Requisitos técnicos**
- Experiência comprobada en **MLOps (mínimo 4 años).**:
- Experiência en **feature stores y model registries.**:
- Experiência sólida en **Databricks (Azure y/o AWS).**:
- Conocimientos avanzados en servicios de **AWS**: S3, Glue, SageMaker, EMR, Lambda, EKS/ECS,



IAM.
- Experiência en **migraciones de datos y ML pipelines entre nubes** (deseable Azure → AWS).
- Dominio de **Python, Spark, PySpark y SQL.**:
- Experiência en **infraestructura como código (IaC)**: Terraform o CloudFormation.
- Manejo de **CI/CD** con GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins o similares.
- Experiência en **monitorización y logging** (CloudWatch, Prometheus, ELK, Datadog).
- Conocimientos en **seguridad en la nube y compliance.**
**Deseables**
- Certificaciones AWS (Solutions Architect, Machine Learning, Data Analytics).
- Conocimiento en model serving (SageMaker endpoints, MLflow, KFServing).
- Participación en proyectos de **migración cloud a gran escala.**:
- Experiência en **DataOps.**:
- Experiência en **migración de plataformas de Machine Learning y Data Engineering**, especialmente de **Azure Databricks hacia AWS.**:
- Experiência en **migración de pipelines y workflows de Azure Databricks a AWS** (Databricks on AWS, SageMaker, EMR, Glue, Step Functions, etc.).
Tipo de puesto: Jornada completa
Sueldo: $41,000.00 - $47,000.00 al mes
Pregunta(s) de postulación:
- ¿Cuál es tu sueldo actual? (Bruto)
- ¿Cuál es tu sueldo deseado? (Bruto)
Lugar de trabajo: remoto híbrido en 03710, Ciudad de los Deportes, CDMX

📌 Consultor Mlops (Ciudad de los Deportes)
🏢 Zemsania Global Group
📍 Ciudad de los Deportes