Machine Learning Engineer

• Construir infraestructura de Machine Learning y MLOps para desarrollar, desplegar y mantener modelos en producción
• Crear herramientas, SDKs y pipelines automatizados con reproducibilidad, observabilidad y gobernanza
• Construir CLI tools para deployment automatizado (ml-deploy, ml-rollback)
• Implementar workflows automatizados de MLflow para promoción de modelos de dev a staging y prod
• Crear repositorios template con buenas prácticas para modelos y APIs
• Establecer buenas prácticas para productización de modelos bayesianos
• Documentar APIs y SDKs mediante Sphinx/MkDocs, tutoriales y ejemplos
• Impartir sesiones de formación a Data Scientists
• Desarrollar herramientas self-service para lograr más del 80% de autonomía de Data Scientists
• Implementar suites de testing automatizado para validación y rendimiento de modelos
• Optimizar el rendimiento de modelos bayesianos y MLflow en producción
• Construir dashboards de monitoring para salud de modelos
• Automatizar governance, approval gates y compliance checks
• Proporcionar soporte de respuesta a incidentes y troubleshooting
• Mantener y evolucionar SDKs y tooling según el feedback de Data Scientists
• Mejorar la arquitectura de serving de modelos complejos
• Mantener documentación continua, runbooks y troubleshooting guides

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