PEn 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 a QUANT AI LAB significa formar parte de una aventura donde cada miembro es esencial para el éxito de los proyectos y el impacto global que generamos. /ppSomos 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. /ppBuscamos reforzar nuestro equipo con un Ingeniero de MLOps con experiencia en la implementación y gestión de pipelines de aprendizaje automático en plataformas en la nube como AWS y Azure. /ppbLas principales responsabilidades del puesto incluyen: /b /pulliDesarrollar y gestionar pipelines de MLOps 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. /liliDesplegar modelos de ML utilizando servicios como AWS SageMaker y Azure Machine Learning, asegurando un rendimiento óptimo y escalable. /liliAutomatizar la infraestructura utilizando herramientas como Terraform o CloudFormation, optimizando los recursos en la nube para garantizar eficiencia y costos reducidos. /liliMonitorear el rendimiento de los modelos, implementando alertas y procedimientos de reentrenamiento en caso de desvíos o caídas en el rendimiento. /liliColaborar con un equipo multidisciplinario de ingenieros y científicos de datos para garantizar la integración fluida de los modelos en producción. /liliDisponibilidad de trabajo 100% remoto. /liliExperiencia demostrable en AWS y Azure, especialmente en servicios relevantes para MLOps como AWS SageMaker, Azure Machine Learning, y herramientas de contenerización como Docker y Kubernetes. /liliConocimiento avanzado de Python y bibliotecas de machine learning como TensorFlow, PyTorch o scikit-learn. /liliDominio de prácticas de CI/CD y herramientas como Jenkins, GitLab o Azure DevOps. /liliConocimientos sólidos en Infraestructura como Código (IaC), con experiencia en Terraform o CloudFormation. /liliFamiliaridad con monitorización de modelos mediante herramientas como AWS CloudWatch o Azure Monitor. /liliExperiencia con lenguajes de scripting como Bash o PowerShell. /li /ulpTodos los candidatos podrán ser sometidos a una prueba y entrevista técnica. /pulliContrato indefinido con un salario competitivo, porque valoramos y confiamos en tu talento. /liliImpacto significativo: la oportunidad de trabajar con clientes de nivel internacional y compañías de referencia en el sector. /liliDesarrollo profesional en un entorno de élite, donde siempre tendrás oportunidades de aprender y crecer. /liliAmbiente de trabajo dinámico y colaborativo, con eventos sociales y seminarios que te permitirán disfrutar mientras creces profesionalmente. /li /ulpSi te apasiona trabajar con tecnologías de vanguardia y crees que puedes aportar a nuestra unidad de MLOps, ¡nos encantaría conocerte! /p #J-18808-Ljbffr