Descripción Oferta

Diseñar, construir y operar pipelines de Machine Learning end-to-end sobre Amazon SageMaker

1. Diseñar, implementar y automatizar pipelines de Machine Learning end-to-end en Amazon SageMaker (Pipelines, Processing, Training, Model Registry), desde la ingesta de datos hasta el despliegue de modelos en producción.

2. Realizar feature engineering avanzado: exploración, selección, transformación y creación de variables a partir de datos clínicos y administrativos, utilizando SageMaker Feature Store, Spark y pandas para maximizar el poder predictivo de los modelos.

3. Entrenar, optimizar y evaluar modelos de Machine Learning (clasificación, regresión, series de tiempo, clustering, detección de anomalías) utilizando frameworks como Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, PyTorch y los algoritmos nativos de SageMaker.

4. Implementar prácticas de MLOps sobre SageMaker: versionamiento de modelos, pipelines de CI/CD, monitoreo de data drift y model drift (SageMaker Model Monitor), reentrenamiento automatizado y gestión de experimentos.

5.



Colaborar activamente en los proyectos regionales de Auna, participando en la definición de casos de uso de ML, trabajando de manera coordinada con equipos de diferentes países y asegurando la replicabilidad de las soluciones entre las operaciones de la organización.

6. Integrar modelos de ML en los sistemas productivos de Auna (HIS, ERP, CRM) mediante endpoints de inferencia (SageMaker Endpoints, Lambda, API Gateway), asegurando disponibilidad, latencia adecuada y escalabilidad.

7. Documentar soluciones, generar reportes de desempeño de modelos y comunicar resultados a stakeholders técnicos y de negocio, facilitando la adopción de ML en las áreas clínicas y administrativas.
Requisitos Candidato/a
- Ingeniero de Sistemas, Ingeniero Informático, Estadístico, Matemático, Científico de la Computación
- Especialización o estudios de posgrado en Machine Learning, Data Science o Estadística Aplicada.
- AWS Cloud Practitioner, A

📌 Machine Learning Engineer Semi Senior (Lima)
🏢 AUNA Oficina de Apoyo
📍 Lima