Senior MLOps Engineer AWS at CoyanServices – Remote | Jobyssey

Diseñar, implementar y operar plataformas MLOps escalables sobre AWS.
Industrializar el ciclo de vida de modelos analíticos y de inteligencia artificial.
Habilitar procesos de entrenamiento, validación, despliegue, monitoreo y reentrenamiento de modelos.
Implementar prácticas de automatización, gobierno y observabilidad para entornos productivos de machine learning.
Asegurar plataformas robustas, seguras, trazables y eficientes para la operación de modelos en producción.
Colaborar con equipos de Data Science, Data Engineering y Cloud Engineering para acelerar la adopción de IA en ambientes empresariales.

Responsabilidades

Diseñar, implementar y mantener pipelines MLOps sobre AWS para entrenamiento, validación, despliegue y monitoreo de modelos.
Construir y operar soluciones productivas utilizando Amazon SageMaker y servicios complementarios de AWS.
Automatizar flujos de machine learning para experimentación, versionamiento, aprobación, publicación y reentrenamiento de modelos.
Implementar buenas prácticas de CI/CD y CT/CD para modelos, código, datasets y artefactos asociados.
Desplegar modelos en ambientes de inferencia batch y real-time asegurando escalabilidad, trazabilidad y alta disponibilidad.
Definir mecanismos de monitoreo de performance, drift, calidad de datos y estabilidad operacional de los modelos.
Integrar pipelines de datos y machine learning con servicios de almacenamiento, procesamiento, eventos y observabilidad en AWS.
Colaborar con Data Scientists, Data Engineers, Cloud Engineers y equipos de negocio para llevar modelos a producción de forma robusta.
Asegurar estándares de seguridad, gobierno, control de accesos, auditoría y eficiencia de costos en plataformas de ML.
Documentar procesos, arquitecturas, flujos de despliegue, estándares y procedimientos operacionales.

Experiencia experta en Amazon SageMaker, incluyendo entrenamiento, procesamiento, pipelines, endpoints, batch transform, model registry y monitoreo.
Experiencia sólida en AWS, idealmente en ambientes empresariales y productivos.
Conocimiento en automatización y orquestación de workflows de machine learning.
Experiencia en despliegue de modelos y operación de plataformas MLOps.
Conocimiento en infraestructura como código (CloudFormation, Terraform o herramientas equivalentes).
Experiencia en prácticas CI/CD aplicadas a machine learning.
Conocimiento en almacenamiento y procesamiento de datos utilizando servicios AWS.
Conocimiento en monitoreo y observabilidad mediante CloudWatch, logs, métricas y alertas.
Manejo sólido de Python y SQL.
Conocimiento en versionamiento de código, datasets, modelos y artefactos de machine learning.

Experiencia Requerida

Perfil Senior.
Mínimo 3 años de experiencia en roles de MLOps, Machine Learning Engineering, Data Engineering o posiciones similares.
Experiencia comprobable llevando modelos de machine learning a producción en entornos AWS.
Deseable experiencia trabajando con equipos de ciencia de datos y plataformas de datos empresariales.

Habilidades Blandas

Pensamiento analítico y orientación a resolución de problemas complejos.
Capacidad para diseñar plataformas robustas y escalables.
Buenas habilidades de comunicación y colaboración con equipos multidisciplinarios.
Autonomía, proactividad y foco en excelencia operativa.
Orientación a calidad, automatización, seguridad y mejora continua.

Senior MLOps Engineer AWS

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