Publicado hoy.
Consultor MLOps en Axity
$ 45,000 a 50,000 MXN (Bruto)
Ciudad de México - Híbrido
Empleado de tiempo completo
Inglés : Nivel Intermedio
Objetivo del rol:
Buscamos un Consultor MLOps para rediseñar y optimizar pipelines de datos y Machine Learning, aprovechando al máximo la infraestructura en AWS y asegurando la eficiencia, escalabilidad y confiabilidad de los procesos de datos y modelos.
Responsabilidades principales:
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Rediseñar y optimizar pipelines de datos y ML en AWS.
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Implementar y mantener prácticas de MLOps: CI/CD para modelos, versionamiento de datasets y modelos, monitoreo de rendimiento y drift.
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Configurar e integrar servicios de almacenamiento y orquestación en AWS (S3, Glue, Lambda, ECS/EKS, Step Functions).
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Asegurar observabilidad y monitoreo de pipelines y modelos productivos con herramientas como CloudWatch, Datadog u otras similares.
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Colaborar con equipos de Data Engineering, Data Science y Cloud Infrastructure para garantizar migraciones fluidas y sin interrupciones.
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Documentar procesos, mejores prácticas y guías de migración para facilitar la adopción interna.
Requisitos:
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Experiencia comprobada en MLOps (mínimo 4 años).
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Experiencia en feature stores y model registries.
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Experiencia sólida en Databricks (Azure y/o AWS).
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Conocimientos avanzados en servicios AWS: S3, Glue, SageMaker, EMR, Lambda, EKS/ECS, IAM.
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Experiencia en migraciones de datos y ML pipelines entre nubes (deseable Azure → AWS).
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Dominio de Python, Spark, PySpark y SQL.
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Experiencia en infraestructura como código (IaC) con Terraform o CloudFormation.
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Manejo de CI/CD con GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins o similares.
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Experiencia en monitorización y logging (CloudWatch, Prometheus, ELK, Datadog).
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Conocimientos en seguridad en la nube y compliance.
Deseables:
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Certificaciones AWS (Solutions Architect, Machine Learning, Data Analytics).
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Experiencia en model serving (SageMaker endpoints, MLflow, KFServing).
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Participación en proyectos de migración cloud a gran escala.
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Experiencia en DataOps y migración de pipelines/workflows de Azure Databricks a AWS.
Habilidades blandas:
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Excelentes habilidades de comunicación para interactuar con múltiples stakeholders.
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Orientación a resultados y mentalidad de mejora continua.
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Capacidad para documentar y transferir conocimiento.