MLOps Engineer Especializado

Overview

Bluetab anuncia una vacante para MLOps Engineer

Se busca a un profesional con pasión por la automatización en entornos Cloud, IA y modelos de Machine Learning en producción.

Si disfrutas creando pipelines de ML escalables en Azure, optimizando el ciclo de vida de modelos y asegurando su despliegue eficiente, queremos conocerte.

La misión como MLOps Engineer en Bluetab es diseñar e implementar pipelines de CI / CD para modelos de ML en Azure o AWS Machine Learning, Databricks y Kubernetes.

Otorgamos autonomía para que puedas optimizar la automatización del ciclo de vida de los modelos, desde la experimentación hasta el monitoreo en producción.

El candidato ideal debe tener experiencia sólida en MLOps y despliegue de modelos en producción en entornos AWS o Azure. Debe conocer herramientas como AWS o Azure ML, MLflow, Kubernetes, Terraform y servicios DevOps para escalar infraestructuras de IA.

Te ofrecemos horarios flexibles de entrada / salida, adaptado a tus necesidades personales y jornada intensiva los viernes y los meses de verano, julio y agosto. 23 días de vacaciones, seguro médico & póliza dental y tarjeta restaurant, entre otros beneficios.

En Bluetab nos apasiona la innovación y el desarrollo de proyectos tecnológicos impactantes, en colaboración con expertos en el campo. Si estás listo / a para liderar la revolución MLOps en entornos Cloud, te invitamos a aplicar a esta vacante.

Requisitos del puesto

• Experiencia sólida en MLOps y despliegue de modelos en producción en entornos AWS o Azure
• Conocimientos avanzados en CI / CD, infraestructura como código y automatización con Terraform, Ansible, paradigma DevOps
• Experiencia con Kubernetes y contenedores para la orquestación y escalabilidad de modelos
• Conocimientos en modelado y gestión de datos en AWS o Azure Databricks, Synapse, Data Factory
• Experiencia con MLflow, Azure ML y frameworks de IA como TensorFlow, PyTorch o Scikit-learn
• Habilidad para optimizar pipelines de entrenamiento y reentrenamiento de modelos en producción

Beneficios

Otras ventajas

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