¡Sé parte de Stefanini! En Stefanini somos más de 30\.000 genios, conectados desde 41 países, haciendo lo que les apasiona y co\-creando un futuro mejor. **Responsabilidades y atribuciones** Profesional con más de 4 años de experiencia, de las carreras como Ingeniería de Sistemas, Industrial, Informática o Ciencia de Datos, estadística, ciencias de la computación, ingeniería de Minas, geología y/o carreras afines, especializado en el diseño, entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos de machine learning en ambientes productivos. **Requisitos y calificaciones** * Debe dominar herramientas de MLOps y automatización como AWS SageMaker, ECS/EKS, Lambda, CDK, Terraform, CodePipeline y CloudWatch, además de contar con experiencia en contenedores Docker, Kubernetes, Git y Python. Se valorará el uso de soluciones con LangChain y OpenAI API, gestión de modelos mediante MLflow y Model Registry, y trabajo bajo arquitecturas desacopladas, serverless y metodologías ágiles como Scrum Código: Python, Docker, Terraform, Docker Containers, Kubernetes, GIT Base de Datos: SQL AWS (Antamina): Computo/DevOps (Sagemaker Inference, ECS/EKS, Lambda, CDK, Code Pipeline, Step Functions, IAM, CloudWatch A nivel de Data: S3, Glue, Athena, Sagemaker Feature Store) Monitoreo MLOPS: Sagemaker Pipelines, Sagemaker Model Monitor, CloudWatch Logs, X\-Ray, Kinesis. Otros Skills transversales. **Informaciones adicionales** ¿Buscas un lugar donde tus ideas brillen? Con más de 38 años y una presencia global, en Stefanini transformamos el mañana juntos. Aquí, cada acción cuenta y cada idea puede marcar la diferencia. Únete a un equipo que valora la innovación, el respeto y el compromiso. Si eres una persona disruptiva, te mantienes en aprendizaje continuo y la innovación está en tu ADN, entonces somos lo que buscas. ¡Ven y construyamos juntos un futuro mejor!