MISIÓN DEL PUESTO:

Profesional enfocado en el diseño, construcción y mantenimiento de infraestructura y servicios de machine learning, garantizando su escalabilidad, confiabilidad y facilidad de uso. El rol contribuye directamente al desarrollo de productos de alto impacto en el mercado, apoyando la misión de generar inclusión financiera y valor sostenible a través de la innovación tecnológica.

PRINCIPALES RESPONSABILIDADES:

Diseñar, implementar y mantener pipelines y feature stores de machine learning.
Crear frameworks y herramientas para apoyar a data scientists e ingenieros de ML en el desarrollo y despliegue de modelos.
Desarrollar microservicios, API endpoints y librerías internas en Python que optimicen el ciclo de vida de modelos ML.
Construir y mantener servicios de experimentación, automatización y optimización de la plataforma ML.
Elaborar dashboards y métricas que permitan evaluar rendimiento, costo y estabilidad de modelos.
Colaborar con equipos de ciencia de datos y productos para detectar y resolver incidentes en producción.
Aplicar buenas prácticas de SRE incluyendo chaos engineering, pruebas de estrés, staging e integración continua.

REQUISITOS INDISPENSABLES:

Más de 2 años de experiencia en funciones de MLOps Engineer.
Más de 3 años de experiencia trabajando con Python
Experiencia en la creación, implementación y escalamiento de soluciones de IA/ML en entornos de producción (ETL, modelos de ML o microservicios)
Experiencia en el diseño y desarrollo de APIs (REST, GraphQL)
Experiencia diseñando y desarrollando workflows de machine learning
Conocimiento y manejo de herramientas como Databricks, Redis, FastAPI, Docker y GitHub Actions
Experiencia en entornos cloud (Azure, AWS o GCP)

MLOps Engineer