1. Diseñar y desplegar soluciones de Machine Learning en entornos productivos (batch, real-time, near real-time).
2. Automatizar pipelines de ML usando herramientas como SageMaker Pipelines, Airflow o Step Functions.
3. Integrar servicios cloud (SageMaker, EMR, EKS, ECR, S3) y asegurar monitoreo continuo de modelos.
Conocimientos y Certificaciones Indispensables:
- Experiencia en ML e IA
- SageMaker IA
- BitBucket / Terraform
- Docker / Kubernetes
- MLOps
- Machine Learning y Deep Learning
- EKS/ECS
- RAG
- Feature Store
Conocimientos y Certificaciones Deseables:
- Certificaciones en Cloud (AWS o Azure o GCP)
- Tecnicas de entrenamiento de IA Gen
- MultiCloud
- Real time Endpoints
Habilidades Blandas:
- Trabajo con equipos multidisciplinarios
- Pensamiento analitico con enfoque a resolucion de problemas