Summary
✨ AI‑Generated
An MLOps engineering role focused on building cloud infrastructure for machine learning systems, automating deployments, and improving reliability of AI production workflows.
Highlights
Opportunity to design scalable AI infrastructure and automate machine learning production workflows using modern cloud technologies.
Description
Lleva tu carrera al siguiente nivel como MLOps Engineer en Chile, liderando el diseño y la automatización de la infraestructura cloud en AWS que soporta el despliegue de modelos de Machine Learning en producción, con foco en IA y buenas prácticas DevOps para garantizar escalabilidad, seguridad y contratos de datos robustos entre equipos de Data Engineering y ML.
Tus funciones
Diseñar y optimizar la infraestructura de IA/ML en AWS (SageMaker, EKS, ECS, S3, Lambda, AWS Glue), garantizando alta disponibilidad y eficiencia de costos.Automatizar despliegues mediante flujos de CI/CD basados en Git (GitOps/Webhooks) que gatillen pruebas, construcción de artefactos y despliegue de servicios.Definir y validar contratos de datos entre los equipos de Data Engineering y ML Models, asegurando que los flujos de entrada cumplan las especificaciones técnicas antes de su consumo.Automatizar pipelines de entrenamiento y reentrenamiento continuo, e integrar monitoreo de modelos en producción para detectar data drift y bajas de precisión.Utilizar herramientas de contenedorización y orquestación para escalar servicios de IA y estructurar pipelines de datos complejos.Promover buenas prácticas de ingeniería de software: código limpio, documentación de arquitectura y versionamiento estricto de código y datos.
Perfil requerido
Más de 5 años de experiencia en roles de DevOps, MLOps o Arquitecto de Datos Cloud, participando activamente en la puesta en producción de modelos de ML/IA.Experiencia comprobable desplegando en AWS (excluyente), incluyendo servicios como SageMaker, EKS, ECS, S3, Lambda y AWS Glue.Conocimiento de herramientas de aprovisionamiento como Terraform o CloudFormation.Dominio avanzado de Git y plataformas de CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI, AWS CodePipeline).Comprensión de esquemas de datos (JSON Schema, Avro, Protobuf), arquitecturas SQL/NoSQL y orquestación con Airflow.Deseable: nivel intermedio/avanzado en Python y familiaridad con librerías de ML (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).Se valoran certificaciones AWS Certified DevOps Engineer o AWS Certified Machine Learning Specialty.
Lo que ofrecemos
Comunidad internacional con más de 110 nacionalidades.Plan de formación y desarrollo con nuestra Academia interna.Entorno dinámico y colaborativo, con eventos internos y cultura de mejora continua.Fuerte compromiso con la Responsabilidad Social Empresarial a través de WeCare Together.
Amaris Consulting se compromete a promover la diversidad dentro de su equipo y a crear un entorno de trabajo inclusivo.
Se consideran todas las candidaturas de personas calificadas, independientemente de su género, orientación sexual, raza, etnia, creencias, edad, estado civil, discapacidad u otras características.