Machine Learning/MLOps

Acerca de GBM Somos una organización de gestión patrimonial, de activos y banca privada con 35 años de experiencia; pioneros en inversión digital innovadora y productos de ahorro. Nuestra misión es mejorar la calidad de vida de nuestros usuarios a través de soluciones financieras inteligentes. En GBM Digital y Tecnología hemos experimentado un crecimiento exponencial gracias a nuestros productos y a nuestro equipo de clase mundial. Potencializamos y habilitamos a nuestra gente en un ambiente de trabajo entrepreneur. Objetivo Como Machine Learning Engineer, serás responsable de diseñar, construir y escalar la plataforma de MLOps y LLMOps que habilita el desarrollo, despliegue y operación de soluciones de Inteligencia Artificial en toda la organización. Trabajarás junto a equipos de Data Science, AI Engineering y Producto para acelerar la adopción de AI, garantizando infraestructura confiable, segura y escalable para modelos, agentes inteligentes y sistemas de nueva generación que impactan directamente la experiencia de nuestros clientes y la eficiencia del negocio. En una semana típica: Diseñar, construir y evolucionar la plataforma de MLOps y LLMOps de GBM, cubriendo el ciclo de vida de modelos de Machine Learning y Agentes Implementar pipelines automatizados para entrenamiento, evaluación, despliegue y monitoreo de modelos. Definir estándares de versionamiento, reproducibilidad y trazabilidad. Diseñar e implementar infraestructura cloud sobre AWS utilizando IaC. Construir arquitecturas serverless y orientadas a eventos. Desarrollar y mantener microservicios para dar cobertura a las necesidades de los diferentes equipos. Participar en decisiones de arquitectura relacionadas con escalabilidad, resiliencia y seguridad. Habilitar el despliegue y operación de agentes inteligentes y copilotos. Implementar frameworks de evaluación automatizada para agentes y modelos generativos. Construir y mantener componentes relacionados con embeddings, knowledge bases y knowledge graphs. Participar en la evolución de agentes de voz y experiencias multimodales. Implementar monitoreo integral para modelos y agentes. Diseñar mecanismos de alertamiento y detección temprana de incidentes. Implementar guardrails y controles de seguridad para sistemas basados en AI. Participar en auditorías y procesos de cumplimiento asociados al uso de modelos en producción. Definir estándares de aprobación y despliegue para soluciones de Machine Learning y Generative AI. Escolaridad * Licenciatura en Ciencias de la Computación, Ingeniería en Sistemas, Ingeniería de Software o carreras afines. Requisitos 10+ años de experiencia de experiencia en Machine Learning Engineering, MLOps, Platform Engineering, DevOps o AI Infrastructure. Experiencia diseñando y operando plataformas de Machine Learning en producción. Experiencia desarrollando soluciones cloud-native escalables. Experiencia construyendo pipelines automatizados para modelos y agentes Licenciatura en Ciencias de la Computación, Ingeniería en Sistemas, Ingeniería de Software o carreras afines. Maestría en Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Ingeniería de Software o disciplinas relacionadas. Control de Versiones : Git (GitHub, GitLab, Bitbucket) Bases de Datos y Clientes :SQL Server Management Studio (SSMS), Amazon Dynamo Cloud Platforms : AWS Management Console, AWS CLI Testing & QA : Postman, Newman, JMeter, frameworks de testing (xUnit, JUnit, PyTest, Jest) Observabilidad & Monitoreo : Alguna de las siguientes: Grafana, Prometheus, Elastic (ELK Stack), CloudWatch, Datadog Colaboración y Gestión : Jira, Confluence, Slack, Miro, Notion. Seguridad y Gestión de Secretos : Vault, AWS Secrets Manager, Azure Key Vault Contenedores y Orquestación : Docker, Kubernetes IA Generativa : Copilot, ChatGPT, Bedrock Lenguajes de Programación Dominio de al menos un lenguaje de propósito general como Python, Node.js Capacidad para diseñar librerías reutilizables y escribir código optimizado Diseño y Arquitectura de Software Patrones de diseño, principios SOLID, arquitecturas de microservicios, DDD, event-driven, serverless Bases de Datos Modelado y optimización de bases de datos SQL (PostgreSQL, MySQL) y NoSQL (DynamoDB, MongoDB, Redis). Ajuste de performance y particionamiento/sharding. Cloud Computing (En desarrollo / Experto) Experiencia práctica en AWS (Lambda, API Gateway, ECS, DynamoDB, S3, RDS) Diseño de arquitecturas escalables y resilientes en la nube CI/CD & DevOps Automatización de pipelines, integración con herramientas de despliegue (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins), Infraestructura como Código (CDK, Terraform, CloudFormation) Testing & QA Unit testing, integración y pruebas de performance. Diseño de estrategias de cobertura de pruebas Observabilidad Logging estructurado, métricas, trazas distribuidas, herramientas como Prometheus, Grafana, CloudWatch Seguridad en Aplicaciones Prácticas de secure coding, autenticación/autorización (OAuth2, JWT), cifrado, manejo de secretos Metodologías de Trabajo Agile/Scrum/Kanban, code reviews, pair programming Liderazgo Técnico Capacidad de influir en decisiones de arquitectura, guiar a ingenieros menos experimentados y coordinar iniciativas técnicas Inglés- Avanzado Competencias Ownership: Asume responsabilidad total de sistemas y resultados. Colaboración interdisciplinaria: Trabaja con Data, AI y Product para alinear objetivos. Mentalidad de automatización: Busca eliminar tareas manuales y crear sistemas autosuficientes. Resolución de problemas complejos: Diagnostica y soluciona incidentes críticos. Innovación y mejora continua: Propone mejoras en pipelines y performance. Comunicación técnica: Documenta y comunica de forma clara y efectiva. Aprendizaje continuo: Se mantiene actualizado en DevOps/MLOps/AI y AWS. Orientación a impacto: Prioriza tareas de alto valor para el negocio Cultura de seguridad: Integra seguridad en cada etapa de desarrollo Beneficios Salario y paquete de compensación competitivo Prestaciones superiores de ley Contratación directamente Esquema 100% nominal Formación y plan de carrera Join the team!* *Para postularte es indispensable que leas y aceptes nuestro Aviso de Privacidad para Candidatos que se alinea a la ley de protección de datos personales y especifica el uso que le daremos a los mismos únicamente con fines de reclutamiento.