Nos encontramos en la búsqueda de un/a MLOps Engineer para sumarse a un equipo de alto potencial. Nos entusiasma la innovación, los desafíos constantes y trabajar con los mejores talentos del mercado. ¡Si te sentís identificada/o nos encantaría conocerte! Principales Desafíos: Evaluar y seleccionar los servicios y herramientas de AWS más adecuados para las necesidades del proyecto, como SageMaker, Lambda, ECS, EKS, entre otros.Utilizar herramientas como AWS Step Functions y SageMaker Pipelines para automatizar el entrenamiento, la validación, y el despliegue de modelos de machine learning.Configurar y optimizar instancias en SageMaker para el entrenamiento y validación de modelos, incluyendo la selección de los hiperparámetros adecuados.Implementar y gestionar infraestructuras de almacenamiento y procesamiento de datos con servicios como S3, Glue, Redshift, y DynamoDB, asegurando la calidad y accesibilidad de los datos para los modelos de ML.Usar herramientas como SageMaker Model Registry para gestionar versiones de modelos, permitiendo un control riguroso sobre qué versiones están en producción y cuáles están en fase de prueba.Implementar monitoreo continuo utilizando Amazon CloudWatch y SageMaker Model Monitor para detectar desviaciones en el rendimiento del modelo o problemas de calidad de datos.Asegurar que todas las implementaciones de ML cumplan con las políticas de seguridad y privacidad de datos de AWS, utilizando IAM, KMS, y otras herramientas de seguridad.Automatizar el despliegue de modelos en diferentes entornos (prueba, producción) usando SageMaker Endpoints o integraciones con aplicaciones mediante APIs.Conocimiento avanzado en machine learning y deep learning.Experiencia con AWS, especialmente SageMaker, Lambda, y S3.Dominio de Python y bibliotecas de ML como TensorFlow o PyTorch.Experiencia en automatización de flujos de trabajo con AWS Step Functions o SageMaker Pipelines.Capacidad para implementar CI/CD con herramientas como Jenkins, GitLab, o AWS CodePipeline.Habilidad en la gestión de bases de datos y almacenamiento en AWS (Glue, Redshift, DynamoDB).Conocimiento en herramientas de monitoreo y logging como Amazon CloudWatch.Comprensión de seguridad en la nube y mejores prácticas de IAM y KMS.Habilidades en scripting y automatización con Bash o PowerShell.Experiencia en versionado y mantenimiento de código con Git.BeneficiosTrabajo full remoto / posibilidad de asistir a oficinas habilitadas.Créditos en Mercado Pago para consumo personal.Tarjeta Corporativa para utilizar en rubros seleccionados.Bonificación del servicio de internet.Prepaga para vos y tu grupo familiar.20 días hábiles de vacaciones.Día de cumpleaños Off :)Beneficio Wellhub.Certificaciones afines 100% cubiertas.Incentivos económicos por certificaciones logradas.Licencia extendida por maternidad y paternidad.Regalo por nacimiento y Kit Escolar.Descuentos en marcas de consumo masivo.Desafiante plan de carrera dentro de una empresa boutique en constante crecimiento.Un ambiente dinámico en pleno crecimiento donde podrás aprender, intercambiar, proponer e impulsar ideas.Nubiral, la nueva generación de expertos tecnológicos que lidera el camino hacia la innovación y transformación digital.
Con más de 10 años en el mercado, más de 100 colaboradores y presencia a nivel global brinda soluciones personalizadas y servicios profesionales orientados en Data & Innovation, DevOps & App Evolution, Hybrid Multi Cloud y Monitoring & Intelligence para potenciar la evolución del negocio de nuestros clientes.
Es posible crear un futuro mejor mediante la innovación y la tecnología.
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