MLOps Engineer - AWS AI Deployment & CI/CD

2Brains; Santiago; Presencial; CLP 9.000.000 - 15.000.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

2Brains busca un Arquitecto de DevOps/MLOps para diseñar, construir y mantener la arquitectura automatizada en la nube de AWS para desplegar modelos de ML y servicios asociados. Servirá como puente técnico para automatizar el ciclo de vida del software e IA, asegurando consistencia mediante contratos de datos y flujos avanzados de CI/CD basados en Git.

El rol requiere 3–5 años de experiencia en DevOps/MLOps o arquitectura de datos en la nube, con sólida experiencia en AWS y herramientas de IaC.

Formación

• Formación en Ingeniería Informática, Ciencias de la Computación, Ingeniería de Sistemas u afines; certificaciones AWS valoradas.
• Experiencia mínima de 3–5 años en DevOps, MLOps o Data Cloud Architect, con puesta en producción de modelos ML.
• Conocimiento de APIs, lagos de datos y contratos de datos estandarizados.

Responsabilidades

• Diseñar y optimizar la infraestructura de IA/ML en AWS para alta disponibilidad y escalabilidad.
• Automatizar despliegues CI/CD y gestionar GitOps/Webhooks para despliegue de servicios en AWS.
• Definir y validar contratos de datos entre Data Engineering y ML Models.
• Automatizar pipelines de entrenamiento y monitoreo de modelos en producción.
• Orquestación y contenedores para escalar servicios de IA y estructurar pipelines de datos.
• Promover buenas prácticas de ingeniería de software y documentación de arquitectura.

Conocimientos

AWS & IaC

CI/CD GitOps

Data contracts

ML model deployment

Educación

Ingeniería Informática / Ciencias de la Computación / Ingeniería de Sistemas

Herramientas

SageMaker

EKS

ECS

S3

Lambda

AWS Glue

Terraform

CloudFormation

GitHub Actions

GitLab CI

AWS CodePipeline

Airflow

TensorFlow

PyTorch

scikit-learn

Descripción del empleo

2Brains busca un Arquitecto de DevOps/MLOps para diseñar, construir y mantener la arquitectura automatizada en la nube de AWS para desplegar modelos de ML y servicios asociados. Servirá como puente técnico para automatizar el ciclo de vida del software e IA, asegurando consistencia mediante contratos de datos y flujos avanzados de CI/CD basados en Git.

El rol requiere 3–5 años de experiencia en DevOps/MLOps o arquitectura de datos en la nube, con sólida experiencia en AWS y herramientas de IaC.