AIOps/MLOps Engineer
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- Argentina
- Permanente
- Tiempo completo
- Diseñar, implementar y mantener pipelines de Machine Learning de punta a punta (ingesta, entrenamiento, validación, deployment y monitoreo).
- Operacionalizar modelos de AI/ML, incluyendo LLMs, dentro del ecosistema Azure y herramientas corporativas. Mandatorio tener experiencia en Azure Cloud.
- Implementar prácticas de versionado, CI/CD, pruebas automatizadas y gobernanza del ciclo de vida de modelos.
- Administrar infraestructuras para ejecución de modelos (containers, APIs, microservicios, orquestación, autoscaling).
- Establecer estándares para reproducibilidad, trazabilidad y observabilidad de modelos.
- Automatizar procesos claves del ciclo de vida de modelos para habilitar releases más rápidos y robustos.
- Implementar prácticas de AIOps para monitorear modelos y sistemas en producción: performance, drift, costos, comportamientos anómalos.
- Diseñar alertas, dashboards y herramientas de monitoreo operativo en colaboración con IT, Data Management y DevOps.
- Gestionar el ciclo de vida operativo de modelos de ML y Generativos (LLMs), incluyendo finetuning, evaluación, RAG pipelines y monitoreo de calidad.
- Asegurar cumplimiento de políticas internas de seguridad, riesgo, privacidad y estándares regulatorios y políticas internas de gobernanza de datos y modelos.
- Formación académica en Ingeniería, Ciencias de la Computación, Sistemas, STEM o afines.
- Experiencia comprobable en MLOps, AIOps, ingeniería de datos aplicada a modelos o roles similares.
- Haber trabajado con plataformas como Databricks, Domino, Azure ML Studio, MLflow.
- Experiencia operacionalizando modelos de Machine Learning en producción.
- Conocimiento sólido de Python, Git, CI/CD, Containers (Docker, Podman, etc) y orquestación (Azure ML, Kubernetes, ACI, AKS o similares).
- Experiencia trabajando con pipelines en la nube (preferentemente Azure).
- Conocimientos en SQL y manejo de data lakes/data warehouses.
- Familiaridad con stack de ML: Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow.
- Inglés intermedio/avanzado (lectura, escritura y oratoria).
- Experiencia usando herramientas y metodologías Agile/Scrum, Azure DevOps o GitHub.
- Conocimientos en monitoreo, logging, observabilidad y performance.
- Tienes experiencia en RAG pipelines, LLMOps o implementación de modelos generativos en producción.
- Conoces herramientas de monitoreo como Grafana, Prometheus, App Insights, Kibana, MLflow Monitoring.
- Tienes experiencia implementando feature stores, model registries, o arquitecturas de ML a escala.
- Has trabajado integrando APIs, microservicios o arquitecturas serverless.
- Posees certificaciones Cloud (Azure preferido) o certificaciones en MLOps/DevOps.
- Tienes pensamiento analítico, orientación a negocio y habilidades de comunicación con equipos multidisciplinarios.
- Esquema de trabajo hibrido y viernes flex
- Reintegro de gastos por conectividad
- Bono de performance anual
- Día de cumpleaños libre y Día de Herencia Cultural libres
- Vacaciones en días hábiles (elegibles por día)
- Check-up médico anual y vacunación in Company
- Plataforma de e-learning con variedad de trainings y plataforma de e-learning de idioma con clases ilimitadas
- Licencia por maternidad extendida y Soft Landing en Licencia por Maternidad
- Reintegro por guardería/ jardín de infantes
- Gimnasio in Company y Convenio con SportClub
- Convenio con “Club de Beneficios”
- Asesoramiento Impositivo y más...