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AI Ops Engineer - Chapter Inteligencia Artificial
MISIÓN DEL PUESTO:
Diseñar, automatizar y mantener la infraestructura en la nube que soporte los modelos de machine learning, asegurando despliegues confiables, escalables y monitoreados en AWS.
Además, construir y optimizar pipelines de datos que alimenten el Customer Data Platform (CDP) y otros sistemas analíticos de Laureate.
FORMACIÓN Y EXPERIENCIA:
- Formación en Ingeniería de Sistemas, Ciencias de la Computación o afines.
- Experiencia 1 año en administración y automatización de infraestructura en la nube (AWS preferido)
- Experiencia 1 año en CI/CD (GitHub Actions, Jenkins, CodePipeline, etc.)
- Experiencia 1 año en MLOps: despliegue, monitoreo y versionamiento de modelos de ML.
- Deseable experiencia 1 año con IaC (Terraform, CloudFormation)
- Experiencia 1 año en puestos similares.
CONOCIMIENTO:
- Conocimiento de contenedores (Docker, Kubernetes, ECS, EKS)
- Conocimientos en Data Engineering: ETL, orquestación (Airflow/Lambda/Step Functions)
- Conocimientos de bases de datos relacionales y no relacionales.
- Inglés intermedio-avanzado.
- Buen dominio de AWS (S3, Lambda, ECS/EKS, SageMaker, Redshift, CloudWatch).
- Herramientas de observabilidad y monitoreo (Prometheus, Grafana, CloudWatch).
- Manejo de pipelines de datos (ETL/ELT), incluyendo integración con herramientas de analítica y CDPs.
- Seguridad en la nube y gestión de accesos (IAM).
- Automatización y scripting (Python, Bash, etc.).
FUNCIONES:
Implementar y administrar la infraestructura en la nube
- Garantizar la disponibilidad, escalabilidad y seguridad de los servicios en AWS.
Automatizar despliegues de modelos de ML (MLOps) ·
- Implementar CI/CD, versionamiento y monitoreo de modelos en SageMaker u otros entornos.
Construir y mantener pipelines de datos ·
- Desarrollar ETL/ELT para integrar fuentes de datos hacia el CDP y plataformas analíticas.
Monitorear y optimizar costos en la nube ·
- Asegurar el uso eficiente de recursos de infraestructura y almacenamiento.
Documentar y transferir conocimiento ·
- Establecer prácticas de DevOps/MLOps sostenibles para la organización.
BENEFICIOS:
- Contrato en planilla.
- EPS AL 50% y Seguro Oncológico al 100%.
- Descuentos corporativos.
- Descuentos educativos.
- Modalidad remota.