LMops Engineer

Universia Colombia; Medellín; Presencial; COP 120.000.000 - 180.000.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Universia Colombia busca un(a) profesional para liderar CI/CD y MLOps en entornos de IA y LLMs. Se trabajará con Azure y Databricks, gestionando despliegue, entrenamiento y monitoreo de modelos, así como la definición de estándares técnicos para producción.

El rol requiere gestión del ciclo de vida de modelos, prompts y experimentos con MLflow, buscando reproducibilidad y escalabilidad en pipelines de ML.

Formación

• Experiencia en diseñar e implementar pipelines de CI/CD para ML.
• Conocimiento de prácticas de MLOps y ciclo de vida de modelos.
• Capacidad para gestionar despliegue e producción de IA y LLMs en entornos cloud.

Responsabilidades

• Diseñar e implementar CI/CD para ML, IA generativa y sistemas de agentes.
• Gestionar despliegue e integración de modelos de IA y LLMs en Azure y Databricks.
• Administrar ciclo de vida de modelos, prompts y experimentos con MLflow.
• Configurar y optimizar pipelines de entrenamiento, evaluación, despliegue y monitoreo de modelos.
• Implementar observabilidad para agentes y LLMs: rendimiento, costos y latencia.
• Definir y aplicar estándares técnicos para producción.

Conocimientos

CI/CD pipelines

ML deployment

Azure

Databricks

MLflow

Observability

Model lifecycle

Experiment tracking

Herramientas

MLflow

Azure Databricks

Descripción del empleo

• Diseñar, implementar y mantener procesos de CI/CD para aplicaciones de Machine Learning, Inteligencia Artificial Generativa y sistemas basados en agentes.
• Gestionar el despliegue, integración y puesta en producción de modelos de IA y LLMs dentro del ecosistema Azure y Databricks.
• Administrar el ciclo de vida completo de modelos, prompts, configuraciones y experimentos mediante herramientas como MLflow y prácticas de versionamiento reproducibles.
• Configurar y optimizar pipelines de entrenamiento, evaluación, despliegue y monitoreo de modelos.
• Implementar mecanismos de observabilidad para agentes y aplicaciones basadas en LLMs, monitoreando desempeño, calidad de respuestas, costos, latencia y cumplimiento de restricciones operativas.
• Participar en la definición e implementación de estándares técnicos para asegurar que los desarrollos alcancen las condiciones mínimas necesarias para producción.