Ingeniero/a de MLOps

Descripción del Puesto
Buscamos un/a Ingeniero/a de MLOps que actúe como puente entre ciencia de datos, ingeniería de software y operaciones. Este rol es esencial para asegurar que nuestros modelos de IA no solo funcionen en notebooks, sino que escalen y se mantengan de forma confiable en producción.[27][28][29]

Responsabilidades Principales

• Diseñar e implementar pipelines de despliegue de machine learning escalables y automatizados[28][27]
• Colaborar con científicos de datos para integrar modelos en entornos de producción[29][27]
• Monitorear el rendimiento de modelos en producción y automatizar procesos de reentrenamiento[27][28]
• Desarrollar herramientas para validación de datos, pruebas de modelos y versionado[28][27]
• Gestionar el ciclo de vida completo de modelos ML: desde entrenamiento hasta monitoreo[29][28]
• Optimizar la infraestructura de ML basada en la nube para escalabilidad y eficiencia[27][29]
• Implementar sistemas de control de versiones para código, modelos y datos[28][29]
• Garantizar cumplimiento de políticas de gobernanza y seguridad de datos[27]
• Resolver problemas operativos de ML y minimizar tiempo de inactividad[29]

Requisitos Técnicos
Habilidades Esenciales:

• 2+ años de experiencia en DevOps, ingeniería de software o roles relacionados con ML
• Dominio de herramientas de contenedorización (Docker) y orquestación (Kubernetes)[28][29]
• Experiencia con plataformas cloud (AWS, GCP, Azure) y servicios de ML[27][28]
• Conocimiento de CI/CD y automatización de pipelines (Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions)[28]
• Experiencia con herramientas de orquestación como Airflow o Kubeflow[28]
• Familiaridad con Python y frameworks de ML (TensorFlow, PyTorch)[29]
• Conocimiento de sistemas de monitoreo y logging[29][28]

Habilidades Deseables:

• Certificaciones en cloud computing (AWS, Azure, GCP)
• Experiencia con Terraform o herramientas de Infrastructure as Code
• Conocimiento de prácticas de seguridad en ML y protección de modelos
• Experiencia con sistemas de feature stores y metadata management

Competencias Blandas

• Habilidades de colaboración entre equipos multidisciplinarios[30][29]
• Capacidad de trabajar bajo presión y resolver problemas críticos rápidamente[15]
• Mentalidad orientada a la automatización y eficiencia[28]
• Comunicación efectiva con científicos de datos e ingenieros de software[29][16]
• Aprendizaje continuo de nuevas herramientas y tecnologías[28]
• Proactividad en la identificación y resolución de problemas operacionales[25]

Nivel y Rango Salarial
Nivel:
Mid-level a Senior

Rango Salarial:
RD$45,000 - RD$80,000 mensuales (según experiencia)[17][7]

Beneficios

• Rol estratégico en la intersección de ML, DevOps e infraestructura
• Trabajo con tecnologías cloud de última generación
• Crecimiento profesional en un área de alta demanda a nivel global[28]
• Flexibilidad de horarios y trabajo remoto[18]
• Oportunidades de certificación y desarrollo profesional continuo