MLOps Engineer AWS

Amaris Consulting; Santiago; Presencial; CLP 15.000.000 - 28.000.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Academia interna

WeCare Together

Diversidad e inclusión

Clientes internacionales

Descripción de la vacante

Amaris Consulting en Chile busca un MLOps Engineer para liderar la infraestructura cloud en AWS y soportar despliegues de ML en producción, con foco en IA y DevOps. Se trabajare1 con equipos de Data Engineering y ML para garantizar escalabilidad y seguridad.

Se requieren me1s de 5 años en DevOps/MLOps, experiencia en AWS y herramientas como Terraform, GitHub Actions y Airflow. Se valoran certificaciones AWS y habilidades en Python y librerías ML.

Formación

• Más de 5 años de experiencia en DevOps, MLOps o Arquitecto de Datos Cloud, participando en la puesta en producción de modelos de ML/IA.
• Experiencia comprobable desplegando en AWS (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), SQL/NoSQL y Airflow.
• Deseable: Python y librerías ML (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).
• Certificaciones AWS DevOps Engineer o AWS Machine Learning Specialty valoradas.
• Comunidad internacional y Academia interna.

Responsabilidades

• Diseñar y optimizar infraestructura de IA/ML en AWS para producción.
• Automatizar despliegues mediante flujos de CI/CD basados en Git.
• Definir y validar contratos de datos entre Data Engineering y ML.
• Automatizar pipelines de entrenamiento y monitoreo de modelos en producción.
• Utilizar contenedores y orquestación para escalar servicios de IA y pipelines de datos.
• Promover buenas prácticas de ingeniería de software y control de versiones.

Conocimientos

DevOps/MLOps

Git workflows

CI/CD

Cloud architecture

Data contracts

Herramientas

Terraform

CloudFormation

GitHub Actions

GitLab CI

AWS CodePipeline

Airflow

Descripción del empleo

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.
• 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.