Offer summary

Qualifications:

Minimum 3 years of experience in MLOps., Advanced knowledge of Kubeflow, MLflow, and FastAPI., Experience with CI/CD, Kubernetes, Spark, Git, and Docker., Fluent in English..

Key responsabilities:

Design and maintain MLOps systems for ML workflows.

Create and optimize training pipelines.

Deploy and manage inference services in production.

Collaborate with Data Science and Software teams.

Job description

📍 Ubicación: 100% remoto
💰 SBA: Según experiencia
📆 Horario: Jornada completa (9h - 18h)
📌 Experiencia: Mínimo 3 años en MLOps

🔹 Requisitos clave:

✅ Experiencia en MLOps, pipelines de entrenamiento y despliegue de modelos
✅ Conocimiento avanzado en Kubeflow, MLflow, FastAPI
✅ Experiencia en CI/CD, Kubernetes, Spark, Git, Docker
✅ Uso de AWS, Azure o GCP para entornos de ML
✅ Buenas prácticas de arquitectura de software y patrones de diseño
✅ Inglés fluido

🎯 Funciones:

🔹 Diseño y mantenimiento de sistemas MLOps para flujos de ML
🔹 Creación y optimización de pipelines de entrenamiento
🔹 Despliegue y gestión de servicios de inferencia en producción
🔹 Colaboración con equipos de Data Science y Software

Si buscas un reto en MLOps con tecnologías punteras, ¡te estamos esperando! 🚀

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