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Ingeniero MLOps / GenAI Engineer

hiberus · Bogota

Nuevo
🇪🇸 Español
Python Docker AWS SageMaker Bedrock Lambda ECS EKS IAM MLflow CI/CD Git Transfer learning LoRA RAG Embeddings Orquestación de agentes Concept drift

Descripcion del puesto

Acerca del puesto

¡Estamos buscando MLOps / GenAI Engineer! En hiberus Colombia tienes la oportunidad de trabajar en un proyecto internacional de Inteligencia Artificial, llevando modelos de Machine Learning y soluciones de IA Generativa desde la experimentación hasta la producción.

Responsabilidades principales

  • Diseñar e implementar pipelines completos de ML utilizando MLflow y CI/CD.
  • Empaquetar y desplegar modelos de Machine Learning y soluciones GenAI en AWS.
  • Trabajar con servicios como SageMaker, Bedrock, Lambda, ECS/EKS e IAM.
  • Implementar estrategias de transfer learning, warm start y fine‑tuning incremental, incluyendo técnicas como LoRA.
  • Construir sistemas de monitorización para detectar data drift, concept drift y degradación del rendimiento.
  • Diseñar mecanismos de evaluación de calidad para soluciones GenAI, incluyendo human‑in‑the‑loop.
  • Diseñar arquitecturas RAG, embeddings y orquestación de agentes.
  • Gestionar el versionado de modelos, datasets, prompts y configuraciones mediante Git.
  • Aplicar buenas prácticas de seguridad, gobierno y optimización de costes en AWS.

Perfil requerido

  • Más de 3 años de experiencia en MLOps o ML Engineering.
  • 1–2 años recientes llevando soluciones GenAI a producción.
  • Experiencia con MLflow y CI/CD para modelos.
  • Conocimiento profundo de AWS para ML/GenAI (SageMaker, Bedrock, Lambda, ECS/EKS, IAM).
  • Dominio de Python y Docker para despliegues.
  • Conocimientos prácticos de transfer learning, fine‑tuning y LoRA.
  • Experiencia con RAG, embeddings, agentes y evaluación de LLMs.
  • Experiencia en monitorización y reentrenamiento automatizado.
  • Uso avanzado de Git y buenas prácticas de desarrollo.

Habilidades requeridas

  • Python
  • Docker
  • AWS (SageMaker, Bedrock, Lambda, ECS, EKS, IAM)
  • MLflow
  • CI/CD
  • Git
  • Transfer learning y fine‑tuning (incl. LoRA)
  • RAG, embeddings y orquestación de agentes
  • Monitorización de data drift y concept drift

Questions fréquentes

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