MLOps Engineer

Ingeniero de Operaciones de Machine Learning

100% Remoto | Argentina | Inglés C1 | (5+ años)

Construye y opera la plataforma que lleva modelos de Machine Learning e IA generativa desde el experimento hasta producción de forma reproducible, monitoreada, segura y optimizado en costos.

¿Qué harás?

· Diseñar pipelines de entrenamiento, validación y despliegue con CI/CD/CT.

· Servir modelos e inferencia LLM a escala mediante APIs, batch o streaming.

· Implementar registro de modelos, versionado de datos/features, reproducibilidad y gobernanza.

· Monitorear deriva de datos/concepto, calidad, sesgos y costos; definir alertas y reentrenamiento.

· Construir herramientas de autoservicio para científicos de datos, incluyendo entornos y GPUs bajo demanda.

· Asegurar cumplimiento y seguridad de datos en flujos de ML, incluyendo PII, acceso y auditoría.

Lo que buscamos

· 5+ años en software/datos/DevOps y 2+ años operando modelos ML en producción.

· Python avanzado, Docker, Kubernetes, Terraform y al menos una plataforma ML cloud.

· MLflow o equivalente; Airflow, Prefect o Dagster.

· Experiencia con GPU, inferencia de LLM y observabilidad.

· Prometheus/Grafana, Evidently, Arize o similares.

· Comprensión sólida del ciclo de vida y métricas de evaluación de modelos.

Será un plus si tienes

· AWS ML Specialty, Google Professional ML Engineer o CKA.

· Feature stores como Feast/Tecton, vector DBs y RAG en producción.





· Banca/salud y requisitos de explicabilidad/auditoría.

· Go o Rust para componentes de alto rendimiento.

Tecnologías y herramientas

Python · Kubernetes · Docker · Terraform · MLflow · Kubeflow/SageMaker/Vertex AI · Airflow · vLLM/KServe · Feast · Prometheus/Grafana · Evidently/Arize · AWS/GCP/Azure

Inglés y comunicación

· Inglés C1 avanzado, validado durante el proceso de selección. Necesitamos comunicación fluida para reuniones, documentación técnica, diseño, negociación de prioridades y presentación de resultados con equipos de EE.UU.

· Español nativo. La documentación, tickets y comunicación oficial del proyecto serán principalmente en inglés.

Modalidad de trabajo

· Trabajo 100% remoto desde Argentina; no se requiere reubicación.

· Traslape mínimo de 5 horas con horario Pacífico o Central de EE.UU. (por ejemplo, 9:00–14:00 PT).

¿Cómo se medirá tu éxito?

· Tiempo de modelo entrenado a producción inferior a 1 semana.

· Modelos en producción con monitoreo de deriva y plan de reentrenamiento.

· Costo de inferencia por mil solicitudes y disponibilidad de endpoints ≥99.9%.

¿Por qué esta oportunidad?

· Proyecto internacional con equipos distribuidos y exposición directa a prácticas y tecnologías utilizadas en el mercado de EE.UU.

· 100% remoto, con flexibilidad fuera y una ruta de crecimiento técnico.

📌 MLOps Engineer (Buenos Aires)
🏢 Virtualent
📍 Buenos Aires