Construir, desplegar y mantener pipelines de ML en modelos de machine learning listos para producción
Procesar enormes flujos de datos para flujos de trabajo de ML escalables
Definir y desarrollar APIs y servidores MCP para apoyar soluciones de ML
Trabajar en colaboración con Científicos de Datos, Ingenieros de Datos, y ML Engineers para coordinar pipelines, mantenimiento y entrenamiento en producción
Procesar y gestionar conjuntos de datos estructurados y no estructurados a gran escala
Aplicar conocimiento empresarial para analizar datos, generar insights y resolver problemas complejos
Realizar análisis de datos ad-hoc basado en necesidades empresariales
Participar en el análisis de problemas y resolución relacionados con el flujo y contenido de datos con partes interesadas
Establecer relaciones sólidas con clientes y equipos internos, asegurando alta satisfacción del cliente
Promover mejores prácticas, innovación y mejora continua en los procesos de MLOps

5+ años de experiencia como MLOps Engineer, con experiencia desarrollando pipelines CI/CD en Producción
Experiencia con herramientas de ciclo de vida de ML como MLflow y Kubeflow
Experiencia práctica usando Weights & Biases para seguimiento de experimentos
Experiencia práctica usando Databricks para flujos de datos y ML escalables
Habilidades avanzadas en programación en Python
Experiencia práctica con Kubernetes para orquestación de contenedores
Sólido entendimiento de flujos de trabajo de entrenamiento e inferencia de ML
Experiencia en preparación de datos y ingeniería de características
Familiaridad con estrategias de implementación de ML en el Edge

MLOps Engineer – Systems, DevOps, MLOps, Cybersecurity

Key skills