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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 Dev Ops, 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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