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Amaris Consulting
y trabaja en plataformas de banca digital que dan servicio a miles de usuarios en todo el mundo. Forma parte de un equipo internacional, crece en un entorno ágil y desarrolla tu carrera dentro de un grupo global que valora la innovación, la colaboración y el talento.

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Tu misión y tu impacto

Como
MLOps Engineer
, tendrás un papel fundamental en la puesta en producción, operación y evolución de soluciones de
Machine Learning
. Trabajarás junto a equipos de Data Science, Data Engineering, Software Engineering y Cloud para crear plataformas que permitan entrenar, desplegar y monitorizar modelos de forma segura y fiable.

Tu trabajo cubrirá todo el ciclo de vida del modelo, desde la preparación de los entornos y los datos hasta el seguimiento del rendimiento en producción.

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Lo que buscamos
- 4–6 años de experiencia
en posiciones de
MLOps, ML Platform Engineering, DevOps especializado en Machine Learning o similares
.
- Experiencia con
Python
y automatización de procesos.
- Conocimiento práctico del ciclo de vida de modelos de
Machine Learning
.




- Experiencia con herramientas como
MLflow, Kubeflow, Airflow, Argo Workflows
u otras plataformas similares.
- Experiencia trabajando con
Docker
y
Kubernetes
.
- Conocimientos de
CI/CD
aplicados a código, datos y modelos.
- Experiencia en entornos cloud, preferiblemente
Azure
, aunque también valoramos experiencia con AWS o GCP.
- Familiaridad con servicios como
Azure Machine Learning, Azure Kubernetes Service, Azure DevOps, Azure Container Registry
o equivalentes.
- Conocimientos de
Infraestructura como Código
, especialmente Terraform, Bicep o herramientas similares.
- Experiencia con repositorios de modelos, control de versiones, gestión de artefactos y trazabilidad de experimentos.
- Conocimientos de monitorización, logging y alertas para modelos y servicios de inferencia.
- Nivel de
inglés profesional
para colaborar con equipos internacionales.

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Lo que harás
- Diseñar y mantener plataformas para el

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