Analista de MLOps Sênior

En Nava, creemos en el poder de la tecnología para transformar negocios — y tenemos una oportunidad desafiante y estratégica esperándote.

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Trabajarás en la construcción, automatización, mantenimiento y evolución de las plataformas y procesos que soportan el ciclo de vida de los modelos de Machine Learning, garantizando escalabilidad, confiabilidad y eficiencia operacional.

Principales responsabilidades

• Estructurar y automatizar pipelines de entrenamiento, deploy y monitoreo de modelos.
• Desarrollar y mantener procesos de CI/CD para aplicaciones y modelos de Machine Learning.
• Trabajar en la integración entre equipos de Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos y Tecnología.
• Implementar buenas prácticas de versionamiento, observabilidad, monitoreo y gobernanza de modelos.
• Garantizar la estabilidad, rendimiento y escalabilidad de los entornos de Machine Learning.
• Apoyar a científicos de datos en la operacionalización de modelos en producción.

Requisitos y conocimientos

• Sólida experiencia en Python y SQL.
• Conocimiento en buenas prácticas de ingeniería.
• Experiencia con Git y procesos de versionamiento de código.
• Experiencia con pipelines CI/CD.
• Conocimiento de contenedores (Docker) y orquestación de servicios.
• Experiencia con entornos Cloud (preferiblemente AWS).
• Conocimiento en automatización, monitoreo y observabilidad de aplicaciones.
• Capacidad de diagnosticar y resolver problemas complejos de forma estructurada.

Diferenciales

• Experiencia previa en equipos de Ciencia de Datos o Machine Learning.
• Experiencia con herramientas de MLOps (MLflow, SageMaker, Kubeflow, Airflow o similares).
• Conocimiento en monitoreo de modelos y Data Drift.
• Experiencia con Infraestructura como Código (Terraform, CloudFormation o similares).

Competencias comportamentales

• Fuerte sentido de ownership y autonomía.
• Buena capacidad de comunicación con audiencias técnicas y no técnicas.
• Perfil colaborativo y orientado a la resolución de problemas.
• Proactividad para identificar oportunidades de mejora y automatización.
• Facilidad para actuar en entornos multidisciplinarios.

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Código: NAVA-MLOPS