Zemsania está en búsqueda de un Consultor MLOps (Operaciones de Aprendizaje Automático) Semi Senior para unirse a nuestro equipo en un modelo de trabajo Híbrido en la Ciudad de México. Buscamos un profesional con al menos 3 años de experiencia comprobada en MLOps y un profundo conocimiento en la gestión y optimización de ciclos de vida de modelos de aprendizaje automático.
Serás responsable de diseñar, implementar y mantener la infraestructura y los procesos necesarios para desplegar, monitorear y gestionar modelos de Machine Learning en producción. Esto incluye la automatización de pipelines de datos y ML, la gestión de la infraestructura en la nube, y la colaboración estrecha con los equipos de ciencia de datos e ingeniería para asegurar la eficiencia, escalabilidad y fiabilidad de nuestras soluciones de IA.
El candidato ideal poseerá una sólida experiencia en plataformas cloud como Azure y AWS, con un enfoque particular en herramientas y servicios esenciales para MLOps. La capacidad para trabajar de forma autónoma y en equipo, así como una mentalidad proactiva orientada a la resolución de problemas, serán fundamentales para el éxito en este rol.
Responsabilidades clave:
- Diseñar, implementar y mantener pipelines de MLOps robustos y escalables.
- Gestionar y optimizar la infraestructura cloud para cargas de trabajo de Machine Learning.
- Automatizar el entrenamiento, la validación, el despliegue y el monitoreo de modelos de ML.
- Colaborar con científicos de datos e ingenieros para llevar modelos del desarrollo a producción de manera eficiente.
- Implementar y mantener herramientas para la gestión de versiones de modelos (model registries) y feature stores.
- Asegurar la observabilidad de los modelos en producción a través de logging y monitorización.
- Participar en la definición y ejecución de estrategias de migración de datos y ML pipelines.
- Mantenerse actualizado sobre las últimas tendencias y mejores prácticas en MLOps y tecnologías cloud.
- Contribuir a la mejora continua de los procesos y herramientas de MLOps.
- Garantizar la seguridad y el cumplimiento normativo de las soluciones implementadas.
Requisitos:
- Experiencia mínima de 3 años en MLOps o roles relacionados.
- Experiencia sólida en Databricks (Azure y/o AWS).
- Dominio avanzado de Python y sus librerías asociadas para ciencia de datos y MLOps.
- Experiencia con Spark y PySpark para el procesamiento de datos a gran escala.
- Conocimiento práctico de SQL para la manipulación y consulta de datos.
- Experiencia en la configuración y gestión de servicios cloud de AWS como S3, Glue, SageMaker, EMR, Lambda, EKS/ECS, IAM.
- Experiencia en la implementación de soluciones de Infraestructura como Código (IaC) utilizando Terraform o CloudFormation.
- Familiaridad con herramientas de CI/CD como GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins o similares.
- Experiencia en la configuración de sistemas de monitorización y logging (ej. CloudWatch, Prometheus, ELK, Datadog).
- Conocimientos en model serving (ej. SageMaker endpoints, MLflow, KFServing).
Se valorará positivamente:
- Experiencia en migraciones de datos y ML pipelines entre nubes (Azure y AWS).
- Experiencia en DataOps.
- Conocimientos en seguridad en la nube y compliance.
- Certificaciones AWS (Solutions Architect, Machine Learning, Data Analytics).
- Experiencia en la migración de plataformas de Machine Learning y Data Engineering.
- Participación en proyectos de migración cloud a gran escala.
- Experiencia con feature stores y model registries.
