Descripción Oferta

"Diseñar, implementar y operar los pipelines de CI/CD para modelos de Machine Learning e IA sobre AWS.
Diseñar e implementar pipelines de CI/CD para modelos de ML e IA sobre AWS (CodePipeline, CodeBuild, SageMaker Pipelines, Step Functions), automatizando el ciclo completo de entrenamiento, validación, registro y despliegue de modelos en producción.
Establecer y gestionar estrategias de versionamiento de modelos, datos y código (SageMaker Model Registry, Git, DVC), asegurando trazabilidad, reproducibilidad y gobernanza en todo el ciclo de vida de los modelos.
Implementar sistemas de monitoreo de modelos en producción (SageMaker Model Monitor, CloudWatch, alertas automatizadas), detectando data drift, model drift y degradación de desempeño para disparar reentrenamientos oportunos.
Construir y mantener la infraestructura como código (Terraform, AWS CDK, CloudFormation) necesaria para el ecosistema digital de IA/ML de Auna, incluyendo ambientes de desarrollo, staging y producción con estándares de seguridad y escalabilidad.




Automatizar el despliegue de modelos en producción (SageMaker Endpoints, Lambda, ECS/Fargate), implementando estrategias de canary deployment, blue-green y A/B testing para minimizar riesgos en las actualizaciones de modelos.
Colaborar con los equipos de Data Science, ML Engineering y GenAI para integrar sus modelos y soluciones en los pipelines automatizados, asegurando que el ecosistema digital de Auna opere de forma cohesiva, confiable y con alta disponibilidad.
Definir y documentar estándares, buenas prácticas y runbooks de MLOps para la organización, contribuyendo a la madurez del ecosistema digital y habilitando que nuevos equipos y soluciones se integren de forma veloz y segura.
Requisitos Candidato/a
Ingeniero de Sistemas, Ingeniero Informático, Ingeniero de Software, Científico de la Computación
Deseable: Especialización o diplomado en Cloud Computing, DevOps, MLOps o Ingeniería de Datos.

📌 Mlops Engineer Semi Senior Lima (Perú)
🏢 AUNA Oficina de Apoyo
📍 Perú