Ingeniero/a de MLOps (MLOps Engineer)

Descripción del PuestoBuscamos un/a Ingeniero/a de MLOps que actúe como puente entre ciencia de datos, ingeniería de software y operaciones. Este rol es esencial para asegurar que nuestros modelos de IA no solo funcionen en notebooks, sino que escalen y se mantengan de forma confiable en producción.[27][28][29]Responsabilidades PrincipalesDiseñar e implementar pipelines de despliegue de machine learning escalables y automatizados[28][27]Colaborar con científicos de datos para integrar modelos en entornos de producción[29][27]Monitorear el rendimiento de modelos en producción y automatizar procesos de reentrenamiento[27][28]Desarrollar herramientas para validación de datos, pruebas de modelos y versionado[28][27]Gestionar el ciclo de vida completo de modelos ML: desde entrenamiento hasta monitoreo[29][28]Optimizar la infraestructura de ML basada en la nube para escalabilidad y eficiencia[27][29]Implementar sistemas de control de versiones para código, modelos y datos[28][29]Garantizar cumplimiento de políticas de gobernanza y seguridad de datos[27]Resolver problemas operativos de ML y minimizar tiempo de inactividad[29]Requisitos TécnicosHabilidades Esenciales:2+ años de experiencia en DevOps, ingeniería de software o roles relacionados con MLDominio de herramientas de contenedorización (Docker) y orquestación (Kubernetes)[28][29]Experiencia con plataformas cloud (AWS, GCP, Azure) y servicios de ML[27][28]Conocimiento de CI/CD y automatización de pipelines (Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions)[28]Experiencia con herramientas de orquestación como Airflow o Kubeflow[28]Familiaridad con Python y frameworks de ML (TensorFlow, PyTorch)[29]Conocimiento de sistemas de monitoreo y logging[29][28]Habilidades Deseables:Certificaciones en cloud computing (AWS, Azure, GCP)Experiencia con Terraform o herramientas de Infrastructure as CodeConocimiento de prácticas de seguridad en ML y protección de modelosExperiencia con sistemas de feature stores y metadata managementCompetencias BlandasHabilidades de colaboración entre equipos multidisciplinarios[30][29]Capacidad de trabajar bajo presión y resolver problemas críticos rápidamente[15]Mentalidad orientada a la automatización y eficiencia[28]Comunicación efectiva con científicos de datos e ingenieros de software[29][16]Aprendizaje continuo de nuevas herramientas y tecnologías[28]Proactividad en la identificación y resolución de problemas operacionales[25]Nivel y Rango SalarialNivel: Mid-level a SeniorRango Salarial: RD$45,000 - RD$80,000 mensuales (según experiencia)[17][7]BeneficiosRol estratégico en la intersección de ML, DevOps e infraestructuraTrabajo con tecnologías cloud de última generaciónCrecimiento profesional en un área de alta demanda a nivel global[28]Flexibilidad de horarios y trabajo remoto[18]Oportunidades de certificación y desarrollo profesional continuo