Data Engineer / MLOps

📋 Description

• Diseñar y mantener pipelines de features reproducibles y versionados.
• Orquestar entrenamientos reproducibles y trazables (datos, código).
• Gestionar MLflow (experiments, registry) y deployment de modelos.
• Monitorear drift, calidad y performance de datos y modelos.
• Automatizar promociones entre entornos (dev → qa → prod) con gate checks.
• Definir plantillas de repos con CI/CD, testing y convenciones.

🎯 Requirements

• 3–5 años combinando Data Engineering y MLOps/DevOps.
• MLflow: experiments, runs, artifacts y model registry.
• Feature Store: diseño de entidades y consistencia serving/train.
• CI/CD para ML: pipelines build/test/deploy y gates de calidad.
• Testing: unitario, integración y contratos de datos/modelos.
• Observabilidad: métricas, logs y alertas para datos y modelos.

🎁 Benefits

• Relación de dependencia
• Seguro médico privado
• Cursos y certificaciones