Misión del rol
Diseñar, construir y mantener la arquitectura e infraestructura automatizada en la nube (AWS) para el despliegue productivo, escalable y confiable de modelos de Machine Learning y servicios asociados. Actuar como el puente técnico que automatiza el ciclo de vida del software y de la IA, asegurando la consistencia mediante contratos de datos robustos y flujos avanzados de CI/CD basados en Git.
Formación y experiencia
Formación: Título en Ingeniería Informática, Ciencias de la Computación, Ingeniería de Sistemas o campos afines. Se valorarán certificaciones oficiales en AWS (AWS Certified DevOps Engineer / AWS Certified Machine Learning Specialty).
Experiencia: Mínimo 3 a 5 años de experiencia demostrable en roles de DevOps, MLOps o Arquitecto de Datos Cloud , participando activamente en la puesta en producción de modelos de machine learning e IA y la automatización de infraestructura en la nube.
Experiencia práctica diseñando e integrando arquitecturas que consuman APIs, bases de datos masivas o lagos de datos bajo contratos estandarizados.
Responsabilidades del rol
Diseñar y optimizar la infraestructura de IA/ML: Gestionar los entornos de AWS para asegurar la alta disponibilidad y escalabilidad de los modelos en producción , afinando el uso de recursos computacionales y costos.
Automatización de Despliegues (CI/CD): Implementar y mantener procesos de Git (GitOps/Webhooks) que gatillen automáticamente pruebas, construcción de artefactos y el despliegue de los distintos servicios solicitados en AWS.
Gobierno y Contratos de Datos: Definir, validar e implementar contratos de datos claros entre los equipos de origen (Data Engineering) y destino (ML Models) para garantizar que los flujos de entrada cumplan estrictamente con las especificaciones técnicas antes de su consumo.
Implementación de Prácticas MLOps: Automatizar los pipelines de entrenamiento y reentrenamiento continuo, e integrar el monitoreo de modelos en producción para detectar derivas (data dri