Senior DevOps Engineer MLOps

Si tienes una mente inquieta, te apasiona la automatización y disfrutas llevar modelos de Machine Learning a producción este desafío es para ti En Falabella Tecnología buscamos un Senior DevOps Engineer, para sumarse al equipo de Plataforma de Datos, con un rol clave en la construcción y operación de las capacidades que permiten desarrollar, desplegar, escalar y monitorear modelos de Machine Learning en producción, habilitando casos de uso avanzados de analítica e inteligencia artificial. Somos Falabella, un equipo diverso de más de 100 mil colaboradores, compuesto por grandes marcas como Falabella Retail, Sodimac, Banco Falabella, Seguros Falabella, Tottus, Mallplaza, Open Plaza y Linio, con presencia en 7 países de Latinoamérica, además de oficinas en China e India. Trabajamos de forma colaborativa, con altos estándares técnicos y foco en impacto. Si te motiva construir plataformas críticas, automatizar procesos complejos y asegurar la confiabilidad de soluciones de ML a escala, esta es tu oportunidad de hacer que las cosas pasen. Propósito del rol: El desafío principal del cargo es diseñar, construir y operar las capacidades DevOps que soportan el ciclo de vida completo de modelos de Machine Learning, asegurando despliegue continuo, reproducibilidad, observabilidad, seguridad y escalabilidad, en estrecha colaboración con equipos de Data Science, Data Engineering y Plataforma. Principales responsabilidades: Diseñar, implementar y mantener pipelines de CI/CD y CT (Continuous Training) en GitLab para soluciones de Machine Learning. Desarrollar software y automatizaciones (principalmente en Python) para entrenamiento, validación, despliegue y operación de modelos. Crear, desplegar y mantener infraestructura como código utilizando Terraform, principalmente sobre GCP, asegurando alta disponibilidad y eficiencia de costos. Construir y operar plataformas de despliegue de modelos (batch y online) sobre Kubernetes y contenedores. Implementar prácticas de versionado de modelos, datasets y features, asegurando trazabilidad y reproducibilidad. Habilitar flujos end-to-end de MLOps, integrando entrenamiento, validación, despliegue y monitoreo. Implementar monitoreo y observabilidad de modelos, incluyendo métricas técnicas y de negocio (latencia, errores, drift de datos y de modelo). Trabajar de manera cercana con equipos de Data Science, apoyando la productivización de modelos y estandarización de prácticas. Definir y promover buenas prácticas de DevOps, MLOps e Ingeniería de Software. Perfil que buscamos: Buscamos una persona con fuerte base en ingeniería, orientada a la automatización y confiabilidad, que combine DevOps + Ingeniería de Software con entendimiento práctico del ciclo de vida de Machine Learning. Experiencia sólida como DevOps Engineer en entornos cloud (idealmente GCP) Desde 03 años de experiencia trabajando con alguna herramienta de CI/CD como Gitlab, Jenkins, etc Experiencia trabajando con herramientas de IaC como Terraform, Pulumi, CloudFormation, etc. Conocimiento práctico del ciclo de vida de modelos de Machine Learning.(Excluyente) Experiencia en diseño, despliegue y evolución de stacks de MLOps Experiencia en despliegue y operación de modelos de ML vía endpoints (model serving online) Conocimiento de model serving, feature stores y model registry. Manejo fluido de Git (Branching, rebase, resolucion de conflictos) Disponibilidad para trabajar modalidad hibrida Dominio de ingles nivel intermedio Experiencia previa en MLOps o en despliegue de modelos en producción. Experiencia trabajando con plataformas de datos modernas. Conocimiento de optimización de costos y seguridad en cargas de ML. Si disfrutas nuevos desafíos con alta responsabilidad y exposición en el epicentro de la transformación del retail en Latinoamérica, súmate a trabajar con nosotros Somos una empresa que apoya la Ley 21015, apoyamos la diversidad y la inclusión en todas sus formas, sin importar religión, raza, género, situación de discapacidad, nacionalidad. #J-18808-Ljbffr