Lleva tu carrera al siguiente nivel como

MLOps Engineer en

Chile

, liderando el diseño y la automatización de la infraestructura cloud en

AWS que soporta el despliegue de modelos de Machine Learning en producción, con foco en IA y buenas prácticas DevOps para garantizar escalabilidad, seguridad y contratos de datos robustos entre equipos de Data Engineering y ML.

Tus funciones

- Diseñar y optimizar la infraestructura de IA/ML en

AWS

(

SageMaker, EKS, ECS, S3, Lambda, AWS Glue

), garantizando alta disponibilidad y eficiencia de costos.

- Automatizar despliegues mediante flujos de

CI/CD basados en

Git

(GitOps/Webhooks) que gatillen pruebas, construcción de artefactos y despliegue de servicios.

- Definir y validar contratos de datos entre los equipos de Data Engineering y ML Models, asegurando que los flujos de entrada cumplan las especificaciones técnicas antes de su consumo.

- Automatizar pipelines de entrenamiento y reentrenamiento continuo, e integrar monitoreo de modelos en producción para detectar data drift y bajas de precisión.

- Utilizar herramientas de contenedorización y orquestación para escalar servicios de IA y estructurar pipelines de datos complejos.

- Promover buenas prácticas de ingeniería de software: código limpio, documentación de arquitectura y versionamiento estricto de código y datos.

Perfil requerido

- Más de 5 años de experiencia en roles de DevOps, MLOps o Arquitecto de Datos Cloud,



participando activamente en la puesta en producción de modelos de ML/IA.

- Experiencia comprobable desplegando en

AWS

(excluyente), incluyendo servicios como

SageMaker, EKS, ECS, S3, Lambda y AWS Glue

.

- Conocimiento de herramientas de aprovisionamiento como

Terraform o

CloudFormation

.

- Dominio avanzado de

Git y plataformas de CI/CD (

GitHub Actions, GitLab CI, AWS CodePipeline

).

- Comprensión de esquemas de datos (

JSON Schema, Avro, Protobuf

), arquitecturas SQL/NoSQL y orquestación con

Airflow

.

- Deseable: nivel intermedio/avanzado en

Python y familiaridad con librerías de ML (

TensorFlow, PyTorch, scikit-learn

).

- Se valoran certificaciones

AWS Certified DevOps Engineer o

AWS Certified Machine Learning Specialty

.

Lo que ofrecemos

- Comunidad internacional con más de 110 nacionalidades.

- Plan de formación y desarrollo con nuestra Academia interna.

- Entorno dinámico y participativo, 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.

📌 MLOps Engineer AWS (Chile)
🏢 Amaris Consulting
📍 Chile