Machine Learning Engineer

REQUISITOS DEL PERFIL Python avanzado: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face.MLOps: MLflow, Kubeflow, BentoML, Seldon, Ray Serve.Feature stores: Feast, Tecton, Hopsworks.Cloud ML: SageMaker, Vertex AI, Azure ML.Contenedores y orquestación: Docker, Kubernetes.LLMs y GenAI: LangChain, LlamaIndex, fine-tuning, pipelines RAG.
REQUISITOS ACADÉMICOSIngeniería en Sistemas, Computación o disciplina afín.Maestría en ML, AI o Software Engineering, deseable.2+ años de experiencia en Machine Learning Engineering / MLOps.Certificaciones AWS ML Specialty, GCP Professional ML Engineer o equivalente.
PRINCIPALES FUNCIONES DEL PUESTOImplementar y mantener plataformas de MLOps a nivel corporativo (feature stores, model registries, serving infrastructure).Colaborar con los distintos equipos de Data Science de la organización para productivizar sus modelos.Definir estándares de despliegue, monitoreo y versionado de modelos para toda la organización.Optimizar el costo, la latencia y el rendimiento de los modelos en producción.Establecer, junto con el CTO, políticas de gobierno para modelos de ML y GenAI.Evaluar y adoptar nuevas herramientas y frameworks de MLOps y LLMOps.Brindar soporte técnico ante incidentes de modelos en producción (model drift, data drift, caídas de servicio).Mantenerse actualizado en frameworks de GenAI, LLMs y técnicas de fine-tuning.
CONDICIONES LABORALESModalidad 100% presencial Tiempo completo (36 horas semanales) de lunes a jueves Computadora propia Contrato por servicios (requerimos factura) Honorarios por servicios de Q14,000 a 16,000