MLOps Engineer Senior AWS & SageMaker

● Perfil Senior.● Mínimo 4 años de experiencia en roles de MLOps, Machine Learning Engineering, DataEngineering o posiciones similares.● Experiencia comprobable llevando modelos de machine learning a producción en entornosAWS.● Deseable experiencia trabajando con equipos de ciencia de datos y plataformas de datosempresariales.● Experiencia experta en Amazon SageMaker, incluyendo entrenamiento, procesamiento,pipelines, endpoints, batch transform, model registry y monitoreo.● Experiencia sólida en AWS, idealmente en ambientes empresariales y productivos.● Conocimiento en automatización y orquestación de workflows de ML.● Experiencia en despliegue de modelos y operación de plataformas MLOps.● Conocimiento en infraestructura como código, idealmente con CloudFormation, Terraform oherramientas equivalentes.● Experiencia en prácticas CI/CD aplicadas a machine learning, idealmente con GitHub Actions,CodePipeline o herramientas similares.● Conocimiento en almacenamiento y procesamiento de datos con servicios como S3, Lambda,Step Functions, EventBridge, Glue, Athena, RDS o equivalentes.● Conocimiento en monitoreo y observabilidad con CloudWatch, logs, métricas y alertas.● Manejo sólido de Python y SQL.● Conocimiento en versionamiento de código, datasets, modelos y artefactos de machinelearning.●Formación Título profesional en Ingeniería Informática, Ingeniería Civil en Computación, Ciencia de Datos, Matemáticas, Estadística o carrera afín. ● Diseñar, implementar y mantener pipelines MLOps sobre AWS para entrenamiento, validación,despliegue y monitoreo de modelos.● Construir y operar soluciones productivas utilizando Amazon SageMaker y servicioscomplementarios de AWS.● Automatizar flujos de machine learning para experimentación, versionamiento, aprobación,publicación y reentrenamiento de modelos.● Implementar buenas prácticas de CI/CD y CT/CD para modelos, código, datasets y artefactosasociados.● Desplegar modelos en ambientes de inferencia batch y real-time, asegurando escalabilidad,trazabilidad y alta disponibilidad.● Definir mecanismos de monitoreo de performance, drift, calidad de datos y estabilidadoperacional de los modelos.● Integrar pipelines de datos y machine learning con servicios de almacenamiento,procesamiento, eventos y observabilidad en AWS.● Colaborar con Data Scientists, Data Engineers, Cloud Engineers y equipos de negocio parallevar modelos a producción de forma robusta.● Asegurar estándares de seguridad, gobierno, control de accesos, auditoría y eficiencia decostos en plataformas de ML.● Documentar procesos, arquitecturas, flujos de despliegue, estándares y procedimientosoperacionales. En Coderslab.io, ayudamos a las empresas a transformar y hacer crecer sus negocios mediante soluciones tecnológicas innovadoras. Formarás parte de una organización con más de 3.000 empleados en todo el mundo, con oficinas en Latinoamérica y Estados Unidos. Buscamos un MLOps Engineer Senior con experiencia sólida en Amazon Web Services (AWS) y conocimiento experto en Amazon SageMaker, capaz de diseñar, implementar y operar plataformas de machine learning escalables, seguras y productivas. La posición será responsable de industrializar el ciclo de vida de modelos analíticos y de inteligencia artificial, habilitando entrenamiento, validación, despliegue, monitoreo, reentrenamiento y gobierno de modelos en ambientes empresariales. Modalidad de contratación: Prestación de Servicios ● Amazon SageMaker● Amazon S3● AWS Lambda● AWS Step Functions● Amazon EventBridge● AWS Glue● Amazon Athena● Amazon RDS● Amazon ECR● AWS IAM● Amazon CloudWatch● AWS CloudFormation o Terraform● GitHub Actions o herramientas equivalentes de CI/CD● DockerCertificaciones deseables● AWS Certified Cloud Practitioner● AWS Certified Solutions Architect - Associate● AWS Certified Data Engineer - Associate● AWS Certified Machine Learning - Specialty o certificación equivalente vigente● Certificaciones complementarias en DevOps, MLOps o plataformas de datos