Responsabilidades:
* Asegurar el paso fluido de los modelos desde desarrollo hasta producción.
* Definir y aplicar buenas prácticas de MLOps.
* Coordinar con equipos de infraestructura (como Kyndryl) para garantizar integraciones efectivas.
* Llevar modelos de IA y proyectos desarrollados internamente a producción en entornos corporativos, garantizando una correcta operación posterior al despliegue
* Supervisar tareas operativas semanales.
* Establecer y mantener sistemas de monitorización y observabilidad para los modelos en producción.
* Elaborar reportes de KPIs técnicos para negocio.
* Resolver incidencias de primer nivel relacionadas con modelos.
* Coordinar la resolución de incidencias más complejas con los equipos correspondientes.
* Servir como punto de contacto técnico para cualquier problema post-despliegue relacionado con modelos de IA.
Requisitos:
* Experiencia de 3 a 5 años en MLOps y/o AIOps.
* Conocimientos y experiencia en Azure
* Control de versiones:
* Bitbucket (o GitHub).
* CI/CD:
* Jenkins (o alternativamente GitHub Actions).
* Herramientas de despliegue:
* Helm (para gestión de despliegues en Kubernetes).
* Análisis de calidad de código:
* Experiencia con herramientas como Kiuwan o equivalentes (por ejemplo, SonarQube).
* Lenguajes de programación:
* Conocimientos sólidos de Python.
* Conocimientos de SQL (lectura, análisis y consultas).