Buscamos un MLOps Engineer especializado en infraestructura y orquestación para liderar la automatización, escalabilidad y confiabilidad del ciclo de vida de nuestras soluciones de Machine Learning. Serás el puente entre los equipos de Data Science y Platform Engineering, construyendo la arquitectura necesaria para llevar modelos desde la fase de experimentación hasta un contexto de producción altamente disponible, seguro y monitoreado.
Responsabilidades Principales
- Pipelines de ML y CI/CD/CT:
- Diseñar, construir y mantener pipelines automatizados de entrenamiento, validación y despliegue continuo de modelos (Continuous Training & Deployment).
- Implementar prácticas avanzadas de CI/CD adaptadas al ciclo de vida de Machine Learning utilizando GitHub Actions, GitLab CI o herramientas similares.
- Infraestructura como Código (IaC) y Gestión Cloud:
- Provisionar, escalar y mantener infraestructura en la nube (AWS/GCP/Azure) utilizando Terraform o CloudFormation.
- Administrar clústeres de Kubernetes (EKS/GKE/AKS) optimizados para cargas de trabajo de IA/ML,
gestionando el cómputo en CPU/GPU de forma eficiente.
- Versionado de Artefactos:
- Garantizar la trazabilidad y reproducibilidad total del ciclo de aprendizaje mediante el versionado de código, datos (Data Versioning) y modelos (usando herramientas como DVC, MLflow o similares).
- Monitoreo, Observabilidad y Calidad:
- Implementar sistemas de monitoreo en tiempo real para detectar Data Drift, Concept Drift y degradación del rendimiento de los modelos en producción.
- Configurar alertas proactivas y tableros de métricas para garantizar SLAs operativos exigentes.
- Gobernanza, Seguridad y Colaboración:
- Integrar políticas de seguridad, gestión de identidades y accesos (IAM), cifrado de datos y cumplimiento normativo en los pipelines.
- Colaborar de cerca con Data Scientists, Data Engineers y Cloud/DevOps Engineers para definir estándares arquitectónicos y reducir el tiempo de salida al mercado (Time-to-Market).
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📌 MLOps Engineer (Ciudad de México)
🏢 Acute-Talent
📍 Ciudad de México
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