Enbr/br/QUANT AI LAB, seguimos creciendo para desarrollar las más avanzadas soluciones de inteligencia artificial y analíticas del mercado, siempre desde la vanguardia y con conocimientos técnicos profundamente asentados. Unirse abr/br/QUANT AI LABbr/br/significa formar parte de una aventura donde cada miembro es esencial para el éxito de los proyectos y el impacto global que generamos. Somos una empresa tecnológica líder en el sector IT, reconocida por nuestra especialización 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.br/br/OBJETIVO PRINCIPAL Y RESPONSABILIDADES: Buscamos reforzar nuestro equipo con unbr/br/Ingeniero de MLOpsbr/br/con experiencia en la implementación y gestión de pipelines de aprendizaje automático en plataformas en la nube comobr/br/AWSbr/br/ybr/br/Azure .br/br/Las principales responsabilidades del puesto incluyen: Desarrollar y gestionar pipelines de MLOpsbr/br/en entornos escalables, automatizando todo el ciclo de vida de modelos de aprendizaje automático, desde el procesamiento de datos hasta el monitoreo de los modelos. Desplegar modelos de MLbr/br/utilizando servicios comobr/br/AWS SageMakerbr/br/ybr/br/Azure Machine Learning, asegurando un rendimiento óptimo y escalable. Automatizar la infraestructurabr/br/utilizando herramientas comobr/br/Terraformbr/br/obr/br/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 desvíos o caídas en el rendimiento. Colaborar con un equipo multidisciplinariobr/br/de ingenieros y científicos de datos para garantizar la integración fluida de los modelos en producción.br/br/¿QUÉ BUSCAMOS EN TI? Disponibilidad de trabajobr/br/100% remoto. Experiencia demostrable enbr/br/AWSbr/br/ybr/br/Azure, especialmente en servicios relevantes para MLOps comobr/br/AWS SageMaker ,br/br/Azure Machine Learning, y herramientas de contenerización comobr/br/Dockerbr/br/ybr/br/Kubernetes. Conocimiento avanzado debr/br/Pythonbr/br/y bibliotecas de machine learning comobr/br/TensorFlow ,br/br/PyTorchbr/br/obr/br/scikit-learn. Dominio de prácticas debr/br/CI/CDbr/br/y herramientas comobr/br/Jenkins ,br/br/GitLabbr/br/obr/br/Azure DevOps. Conocimientos sólidos enbr/br/Infraestructura como Código (IaC), con experiencia enbr/br/Terraformbr/br/obr/br/CloudFormation. Familiaridad conbr/br/monitorizaciónbr/br/de modelos mediante herramientas comobr/br/AWS CloudWatchbr/br/obr/br/Azure Monitor. Experiencia con lenguajes de scripting comobr/br/Bashbr/br/obr/br/PowerShell .br/br/Todos los candidatos podrán ser sometidos a una prueba y entrevista técnica.br/br/¿QUÉ OFRECEMOS? Contrato indefinidobr/br/con un salario competitivo, porque valoramos y confiamos en tu talento. Impacto significativo : la oportunidad de trabajar con clientes de nivel internacional y compañías de referencia en el sector. Desarrollo profesionalbr/br/en un entorno de élite, donde siempre tendrás oportunidades de aprender y crecer. Ambiente de trabajobr/br/dinámico y colaborativo, con eventos sociales y seminarios que te permitirán disfrutar mientras creces profesionalmente.br/br/Si te apasiona trabajar con tecnologías de vanguardia y crees que puedes aportar a nuestra unidad de MLOps, ¡nos encantaría conocerte!