Ingeniero MLOps

Requisitos:

● Grado en Informática, Matemáticas, Tecnologías de la Información o similar (o experiencia equivalente).

● 4-6 años de experiencia en DevOps, administración de sistemas o campos relacionados.

● 2 años de experiencia en MLOps o campos relacionados.

● Sólida experiencia práctica en administración de sistemas Linux.

● Comprensión sólida de Kubernetes y Docker, y experiencia utilizando Docker Compose.

● Experiencia con AWS e infraestructuras híbridas (nube + on-prem).

● Familiaridad con pipelines de CI/CD (por ejemplo, GitHub Actions).

● Fuertes habilidades de scripting con Python y/o Shell.

● Experiencia en el uso de herramientas de IaC.

● Buenas habilidades de comunicación en inglés (hablado y escrito), incluyendo la elaboración de informes y documentación para los stakeholders.

Deseable

● Experiencia implementando flujos de trabajo GitOps (por ejemplo, utilizando ArgoCD).

● Certificaciones en AWS o Kubernetes.

● Conocimientos de Kafka

● Conocimientos de ClickHouse.

● Conocimientos de PostgreSQL

● Conocimientos de MLOps

● Familiaridad con tecnologías de virtualización y redes.

Qué ofrecemos

Oportunidades para trabajar en proyectos de infraestructura de gran impacto en entornos de nube.

● Un equipo colaborativo enfocado en la mejora continua

Descripción del puesto: Buscamos un "MLOps w/ DevOps Engineer" con sólida experiencia en automatización en la nube y pipelines de despliegue, principalmente en AWS. Desempeñarás un papel clave en el diseño, implementación y mantenimiento de soluciones de infraestructura escalables y eficientes para pipelines de datos, inferencia y observabilidad. Este rol es ideal para alguien que disfrute resolviendo problemas complejos, mejorando procesos operativos y contribuyendo a sistemas fiables y escalables. Requiere conocimientos para diseñar un sistema desde cero en una solución de datos emergente.

Responsabilidades

● Diseñar y mantener cargas de trabajo de SageMaker para la construcción, prueba y despliegue de modelos en entornos de nube.

● Automatizar el aprovisionamiento de infraestructura utilizando gitops e infraestructura como código (Terraform, Ansible o equivalente).

● Monitorizar y mantener entornos de producción y preproducción, garantizando una alta disponibilidad y rendimiento.

● Realizar el seguimiento de las alertas de producción y ayudar a resolverlas a tiempo.

● Documentar configuraciones, componentes de infraestructura y pasos de resolución de problemas utilizando Confluence.

● Dar soporte a la infraestructura en la nube junto al equipo de DevOps.

● Dar soporte a las necesidades de infraestructura de equipos de Datos distribuidos globalmente en diferentes zonas horarias.

● Participar en las reuniones diarias (standups) con el equipo de DevOps, ayudando a organizar tareas y prioridades.