MLOps Engineer: Databricks-Driven Real-Time Trading

Sun Valley Investment; Envigado; Presencial; COP 60.000.000 - 90.000.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Sun Valley Investment busca un MLOPS Engineer para liderar el diseño, despliegue y operación de un sistema de trading basado en agentes, usando Databricks como plataforma principal. El rol requiere garantizar alta confiabilidad y operación segura desde desarrollo de modelos ML/LLM hasta trading en vivo.

Entre las funciones se incluyen construir pipelines end-to-end de datos, automatizar despliegues y monitorizar rendimiento, latencia y salud operativa, asegurando controles de datos y buenas

Formación

• Formación académica: Profesional en ciencias de la computación, Ingeniería de Software, Sistemas o afines.
• Conocimientos: Github Actions y Databricks asset bundles.

Responsabilidades

• Diseñar e integrar modelos ML/LLM en producción y conectarlos con la infraestructura de trading para decisiones en tiempo real.
• Construir y mantener pipelines end-to-end de datos y despliegue utilizando Databricks, MLflow y Model Serving.
• Desarrollar infraestructura escalable y automatizar despliegues mediante Databricks y pipelines de CI/CD.
• Monitorear el desempeño de modelos y plataformas, incluyendo latencia, rendimiento, model drift, P&L y salud operacional.
• Garantizar seguridad, gestión de riesgos y continuidad mediante controles de protección de datos y buenas prácticas de SecOps.
• Asegurar la calidad del software mediante pruebas unitarias, de integración y regresión, manteniendo la estabilidad en producción.

Conocimientos

Github Actions

Databricks

CI/CD pipelines

ML deployment

MLOps

Educación

Profesional en ciencias de la computación

Herramientas

Databricks

MLflow

Model Serving

Descripción del empleo

Sun Valley Investment busca un MLOPS Engineer para liderar el diseño, despliegue y operación de un sistema de trading basado en agentes, usando Databricks como plataforma principal. El rol requiere garantizar alta confiabilidad y operación segura desde desarrollo de modelos ML/LLM hasta trading en vivo.

Entre las funciones se incluyen construir pipelines end-to-end de datos, automatizar despliegues y monitorizar rendimiento, latencia y salud operativa, asegurando controles de datos y buenas