DevOps Engineer AWS

Lleva tu carrera al siguiente nivel como DevOps / MLOps Engineer en Santiago de Chile, diseñando y automatizando la infraestructura cloud que lleva modelos de Machine Learning a producción de forma escalable, segura y eficiente. Serás el puente técnico entre los equipos de datos, ciencia de datos y desarrollo, asegurando que cada modelo se despliegue con contratos de datos sólidos y flujos de CI/CD confiables.

Tus funciones
Diseñar y optimizar la infraestructura de IA/ML en AWS (SageMaker, EKS, ECS, S3, Lambda, AWS Glue), asegurando alta disponibilidad, escalabilidad y eficiencia de costos de los modelos en producción.Automatizar los despliegues mediante flujos de CI/CD basados en Git (GitHub Actions, GitLab CI, AWS CodePipeline), gatillando pruebas, construcción de artefactos y publicación de servicios de forma automática.Definir e implementar contratos de datos (JSON Schema, Avro, Protobuf) entre los equipos de Data Engineering y los modelos de ML, validando que los flujos de entrada cumplan las especificaciones antes de su consumo.Automatizar pipelines de entrenamiento y reentrenamiento continuo, integrando monitoreo de modelos en producción para detectar data drift y degradación de precisión.Orquestar y contenerizar servicios de IA con Docker, Kubernetes y Airflow, estructurando pipelines de datos batch y streaming.Provisionar infraestructura como código con Terraform o CloudFormation, promoviendo versionamiento estricto de código y datos, documentación de arquitectura y buenas prácticas de ingeniería.

Perfil requerido
Más de 4 años de experiencia en roles de DevOps, MLOps o Arquitectura de Datos Cloud, con participación activa en la puesta en producción de modelos de ML/IA.Experiencia comprobable desplegando en AWS (requisito excluyente) y con herramientas de Infraestructura como Código (Terraform / CloudFormation).Dominio avanzado de Git y de plataformas de CI/CD para el despliegue automático de microservicios y modelos.Conocimiento de esquemas y arquitecturas de datos: JSON Schema, Avro, Protobuf, bases SQL/NoSQL, orquestación con Airflow y flujos streaming/batch.Nivel intermedio/avanzado de Python y familiaridad con librerías de ML (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn) para entender el empaquetado de modelos.Formación en Ingeniería Informática, Ciencias de la Computación, Ingeniería de Sistemas o afines.Experiencia trabajando bajo metodologías ágiles (Scrum / Kanban) y en entornos colaborativos multidisciplinarios.

Lo que ofrecemos
Posición basada en Santiago de Chile.Comunidad internacional con más de 110 nacionalidades.Plan de formación y desarrollo con nuestra Academia interna.Entorno dinámico y colaborativo, con eventos internos y cultura de mejora continua.Fuerte compromiso con la Responsabilidad Social Empresarial a través de WeCare Together.

Amaris Consulting se compromete a promover la diversidad dentro de su equipo y a crear un entorno de trabajo inclusivo. Se consideran todas las candidaturas de personas calificadas, independientemente de su género, orientación sexual, raza, etnia, creencias, edad, estado civil, discapacidad u otras características.