Ingeniero MLOps / GenAI Engineer

hiberus; Bogotá ciudad; Híbrido; COP 120.000.000 - 190.000.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

hiberus Colombia busca un perfil híbrido para liderar el ciclo de vida de modelos de ML y soluciones GenAI en un entorno internacional. Se trabaja con MLflow, CI/CD, y despliegues en AWS, diseñando pipelines, embeddings y arquitecturas RAG, manteniendo trazabilidad y gobernanza.

La posición requiere 3+ años en MLOps/ML Engineering y 1–2 años en GenAI en producción, con Python, Docker y experiencia en AWS. El proyecto es internacional y orientado a producción escalable y monitorizado.

Formación

• Mínimo 3 años en MLOps/ML Engineering.
• 1–2 años llevando GenAI a producción.
• Experiencia con MLflow y CI/CD para modelos.
• Python productivo y Docker.
• Conocimientos de transfer learning, LoRA/adapters.
• Experiencia en monitorización y reentrenamiento automatizado.

Responsabilidades

• Diseñar e implementar pipelines de ML completos con MLflow y CI/CD.
• Empaquetar y desplegar modelos de ML y GenAI en AWS.
• Trabajar con servicios como SageMaker y Lambda para producción.
• Implementar estrategias de evaluación de calidad de GenAI y LLMs.
• Construir sistemas de monitorización para drift y degradación de rendimiento.

Conocimientos

MLOps

ML Engineering

Cloud AWS

GenAI

Python

Docker

MLflow

CI/CD

SageMaker

LlamaIndex

LangGraph

Guardrails

Git

Herramientas

MLflow

Docker

Terraform

LangGraph

LlamaIndex

Guardrails

Descripción del empleo

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.