Ingeniero MLOps

Hace 3 días

Bogotá ciudad, Bogotá, Distrito Capital, Colombia hiberus Jornada completa $ 120 - $ 190 Por obra

En hiberus Colombia tenemos una oportunidad para un perfil que quiera trabajar en un proyecto internacional de Inteligencia Artificial, llevando modelos de Machine Learning y soluciones de IA Generativa desde la experimentación hasta producción.

Buscamos un perfil híbrido que combine MLOps, ML Engineering, Cloud y GenAI, con capacidad para construir sistemas automatizados, escalables y monitorizados en AWS.

Serás responsable de construir el ciclo de vida completo de los modelos:

Todo ello de manera automatizada, reproducible y versionada.

  • Diseñar e implementar pipelines completos de ML utilizando MLflow y CI/CD.
  • Empaquetar y desplegar modelos de Machine Learning y soluciones GenAI en AWS.
  • Trabajar con servicios como SageMaker, Bedrock, Lambda, ECS/EKS e IAM.
  • Implementar estrategias de transfer learning, warm start y fine-tuning incremental, incluyendo técnicas como LoRA cuando aplique.
  • Construir sistemas de monitorización para detectar data drift, concept drift y degradación del rendimiento.
  • Diseñar mecanismos de evaluación de calidad para soluciones GenAI, incluyendo human-in-the-loop.
  • Diseñar arquitecturas RAG, embeddings y orquestación de agentes.
  • Gestionar el versionado de modelos, datasets de evaluación, prompts y configuraciones mediante Git.
  • Garantizar trazabilidad entre versión de datos, modelo y despliegue.
  • Aplicar buenas prácticas de seguridad, gobierno y optimización de costes en AWS.

Requisitos

  • 3+ años de experiencia en MLOps / ML Engineering.
  • 1–2 años recientes llevando soluciones GenAI a producción.
  • Experiencia con MLflow y CI/CD para modelos.
  • Python productivo.
  • Docker y experiencia en despliegues.
  • Conocimientos prácticos de transfer learning, fine-tuning, LoRA/adapters y aprendizaje continuo.
  • Experiencia con RAG, embeddings, agentes y evaluación de LLMs.
  • Experiencia en monitorización y reentrenamiento automatizado.
  • Git y buenas prácticas de desarrollo.

Será valorable experiencia con LangGraph, LlamaIndex, Terraform, guardrails, evaluación automática de LLMs y proyectos donde una misma solución de IA haya tenido que escalar a diferentes ciudades o mercados.

Si quieres participar en un proyecto internacional donde MLOps y GenAI se encuentran para construir soluciones reales de IA en producción, esta oportunidad puede ser para ti.