MLOps Engineer (SRE)
PEOPLE
Salary:
Gross salary
$3800 - 4000
Type:
Full time
Tags: Docker Kubernetes CI/CD Infrastructure as Code
Estamos en búsqueda de un/a MLOps Engineer con enfoque en Site Reliability Engineering (SRE) para incorporarse a un proyecto crítico de inteligencia artificial. Este proyecto está enfocado en garantizar la confiabilidad, trazabilidad y disponibilidad de modelos de machine learning en producción, asegurando alta disponibilidad, baja latencia y un monitoreo activo de métricas de negocio y ML.
Applications at getonbrd.com.
Responsabilidades principales
- Diseñar y operar soluciones de observabilidad para modelos de ML en producción (monitoring, alertas, trazabilidad).
- Desarrollar dashboards y métricas que permitan evaluar rendimiento, costo y estabilidad de los modelos.
- Implementar herramientas de logging estructurado, monitoreo de drift, calidad de datos y errores de inferencia.
- Automatizar el escalado, recuperación ante fallos y auto-healing de servicios de inferencia.
- Establecer SLAs/SLIs/SLOs para pipelines de ML y servicios inteligentes.
- Colaborar con equipos de ciencia de datos y producto para detectar y mitigar incidentes relacionados con modelos en producción.
- Establecer políticas de rollback y blue/green deployments para versiones de modelos.
- Aplicar prácticas de SRE como chaos engineering, tests de estrés, pruebas en staging e integración continua.
Requisitos del perfil
- Mínimo 4 años de experiencia como SRE, DevOps o Ingeniero/a de Plataforma en proyectos de machine learning.
- Conocimiento de frameworks de model monitoring como Evidently, Arize AI, WhyLabs o similares.
- Dominio de herramientas como Prometheus, Grafana, ELK/EFK, OpenTelemetry o Datadog.
- Experiencia con orquestadores como Airflow, Kubeflow o herramientas de experiment tracking (MLflow, Weights & Biases).
- Dominio de Kubernetes, Docker, Helm y herramientas de infraestructura como código (Terraform, Pulumi).
- Experiencia en CI/CD para pipelines de ML (testing, validación, rollback).
Buscamos alguien con fuerte capacidad para automatizar procesos, monitorear en tiempo real y responder a incidentes críticos, además de habilidades colaborativas para trabajar estrechamente con científicos de datos y equipos de producto. La atención al detalle, la resiliencia en ambientes de alta presión y la orientación a la mejora continua son también esenciales para esta posición.
Plus deseables (no excluyentes)
- Experiencia operando modelos en Alibaba Cloud y configurando observabilidad en dicho entorno.
- Familiaridad con estrategias como canary deployment, shadow testing y experimentación controlada.
- Conocimiento de frameworks de IA explicable y auditoría de modelos.
- Experiencia previa en entornos de alta transaccionalidad, tales como banca, contabilidad, nómina o logística.
Beneficios
Módalidad de trabajo: Remoto.
Duración del proyecto: 1 año.
Salario: $80,000.00
esquema de pago: asimilado
Computer provided
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Source: GetOnBoard | Main Category: Other