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La persona seré el nexo entre datos, modelos y producción para asegurar pipelines de datos, CI/CD, observabilidad, costes y despliegues sobre Azure.Requisitos (must): Cloud & Orquestación: Azure Data Factory (ADF) avanzado (triggers, parametrización, linked services), Azure Functions (Python/Typescript) y AKS (Kubernetes) para serving.Procesamiento: Databricks (Spark SQL + PySpark), Delta Lake, optimización de jobs (autotermination, cluster policies).MLOps: Azure ML (Model Registry, endpoints, pipelines de entrenamiento/inferencia), tracking de experimentos y versionado de datasets.CI/CD & DevOps: Azure DevOps Repos + Pipelines (multi-stage, approvals)IaC (Terraform) para infra reproducible.Observabilidad & Calidad: logging distribuido (App Insights/Log Analytics), monitoring de drift, alertas de fallos e integración de tests (unitarios/contract/e2e) en pipeline (Postman).Seguridad & Cost control: RBAC/Key Vault, secretos, políticas de costes y etiquetado.Lenguajes: Python sólido (packaging, poetry/pip, testing con pytest), bash; nociones de Docker.3-5 años totales en data/ML engineering (mín.
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