Analista Senior de MLOps

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

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

Principales responsabilidades

• Estructurar y automatizar pipelines de entrenamiento, despliegue 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 versionado, observabilidad, monitoreo y gobernanza de modelos.
• Garantizar la estabilidad, el rendimiento y la escalabilidad de los entornos de Machine Learning.
• Apoyar a los científicos de datos en la operacionalización de modelos en producción.

Requisitos y conocimientos

• Sólida experiencia en Python y SQL.
• Conocimiento de buenas prácticas de ingeniería.
• Experiencia con Git y procesos de versionado de código.
• Experiencia con pipelines de CI/CD.
• Conocimiento de contenedores (Docker) y orquestación de servicios.
• Experiencia con entornos en la nube (preferiblemente AWS).
• Conocimiento de automatización, monitoreo y observabilidad de aplicaciones.
• Capacidad para diagnosticar y resolver problemas complejos de manera 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 de 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 trabajar en entornos multidisciplinarios.

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Código: NAVA-MLOPS