“ MAKING SUCCESS STORIES HAPPEN ”

Descripción del puesto

MLOps Engineer

Resumen del perfil

Los MLOps Engineers desarrollan los sistemas y procesos que permiten implementar, supervisar y mejorar modelos de inteligencia artificial de manera confiable.

Este puesto combina prácticas de DevOps, infraestructura en la nube, gestión del ciclo de vida del machine learning y operaciones en entornos de producción.

 

Títulos alternativos

  • Machine Learning Platform Engineer
  • AI Infrastructure Engineer
  • Model Operations Engineer

Calculadora Salarial

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Responsabilidades principales

Responsabilidades principales

Diseña pipelines de CI/CD para el entrenamiento, la validación, el despliegue y la reversión de modelos.

Desarrolla registros de modelos (model registries), repositorios de variables (feature stores), sistemas de seguimiento de experimentos y plataformas de monitoreo.

Supervisa la deriva de los modelos, la calidad de los datos, la latencia, el uso de recursos y la confiabilidad de los servicios.

Estandariza plantillas de despliegue y manuales operativos (playbooks) para equipos de inteligencia artificial.

Competencias

 

  • Sólidos conocimientos de Kubernetes, Docker, servicios en la nube, CI/CD y herramientas de observabilidad.
  • Experiencia con MLflow, Kubeflow, Airflow, Feast u otras herramientas similares de MLOps.
  • Conocimiento del ciclo de vida del machine learning, la implementación de modelos y las dependencias de las canalizaciones de datos.
Missions principales

Formación académica y capacitación

  • Título universitario de licenciatura o superior en Ciencias de la Computación, Ingeniería de Software o áreas afines.
  • Se valora experiencia en DevOps, ingeniería de plataformas o ingeniería de machine learning (ML).
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