En QUANT AI LAB, seguimos creciendo para desarrollar las mas avanzadas soluciones de inteligencia artificial y analiticas del mercado, siempre desde la vanguardia y con conocimientos tecnicos profundamente asentados. Unirse a QUANT AI LAB significa formar parte de una aventura donde cada miembro es esencial para el exito de los proyectos y el impacto global que generamos.
Somos una empresa tecnologica lider en el sector IT, reconocida por nuestra especializacion en soluciones de inteligencia artificial. Nuestra excelencia y el impacto de nuestras innovaciones nos han convertido en una referencia en la industria de la IA.
OBJETIVO PRINCIPAL Y RESPONSABILIDADES:
Buscamos reforzar nuestro equipo con un Ingeniero de MLOps con experiencia en la implementacion y gestion de pipelines de aprendizaje automatico en plataformas en la nube como AWS y Azure .
Las principales responsabilidades del puesto incluyen:
* Desarrollar y gestionar pipelines de MLOps en entornos escalables, automatizando todo el ciclo de vida de modelos de aprendizaje automatico, desde el procesamiento de datos hasta el monitoreo de los modelos.
* Desplegar modelos de ML utilizando servicios como AWS SageMaker y Azure Machine Learning, asegurando un rendimiento optimo y escalable.
* Automatizar la infraestructura utilizando herramientas como Terraform o CloudFormation, optimizando los recursos en la nube para garantizar eficiencia y costos reducidos.
* Monitorear el rendimiento de los modelos, implementando alertas y procedimientos de reentrenamiento en caso de desvios o caidas en el rendimiento.
* Colaborar con un equipo multidisciplinario de ingenieros y cientificos de datos para garantizar la integracion fluida de los modelos en produccion.
QUE BUSCAMOS EN TI?
* Disponibilidad de trabajo 100% remoto .
* Experiencia demostrable en AWS y Azure, especialmente en servicios relevantes para MLOps como AWS SageMaker, Azure Machine Learning, y herramientas de contenerizacion como Docker y Kubernetes .
* Conocimiento avanzado de Python y bibliotecas de machine learning como TensorFlow, PyTorch o scikit learn.
* Dominio de practicas de CI/CD y herramientas como Jenkins, GitLab o Azure DevOps .
* Conocimientos solidos en Infraestructura como Codigo (IaC), con experiencia en Terraform o CloudFormation .
* Familiaridad con monitorizacion de modelos mediante herramientas como AWS CloudWatch o Azure Monitor .
* Experiencia con lenguajes de scripting como Bash o PowerShell .
Todos los c