Transferencias internacionales seguras con tecnología de vanguardia. Únete a nuestra misión de proteger transacciones transfronterizas, ayudando a los clientes a enviar dinero de forma segura en todo el mundo. Como Ingeniero Senior DevOps / Infraestructura ML en nuestro Laboratorio de IA, mantendrás y escalarás nuestra infraestructura mientras permites la integración fluida de modelos de ML en flujos de trabajo de producción. Trabajarás junto al Arquitecto Senior de MLOps para construir una plataforma completa de ML que sirva a múltiples equipos en toda la organización. ### **Qué harás:** * Gestionar múltiples plataformas de orquestación: Kubernetes en AWS (CloudFormation) y clústeres Kubernetes locales\- * Mantener la infraestructura de Apache Flink (gestionada en AWS o autohospedada en Kubernetes local) * Manejar soporte en producción, respuesta ante incidentes y turnos de guardia * Realizar actividades regulares de parcheo y corrección de vulnerabilidades de seguridad * Apoyar y mantener la infraestructura del motor de flujos de trabajo * Mejorar la observabilidad utilizando Prometheus, Grafana, Splunk, alertas de Slack, etc. ### **MLOps \& Desarrollo de Plataforma:** * Colaborar con el Arquitecto Senior de MLOps para construir y mantener la infraestructura de ML * Configurar y establecer MLflow para seguimiento de experimentos y registro de modelos * Crear canalizaciones automatizadas de MLOps para entrenamiento, experimentación e implementación de modelos (Champion\-Challenger, modo sombra) * Apoyar canalizaciones de cálculo de características y procesos ETL * Habilitar infraestructura de servicio de modelos para servicios de ML basados en Python ### **Buscamos:** * 3\-5\+ años de experiencia profesional en DevOps o ingeniería de infraestructura * Amplia experiencia práctica con servicios de AWS (EKS, ECR, SQS, S3, Kafka gestionado, Prometheus gestionado) * Experiencia profunda con Kubernetes en entornos de producción (la gestión multi-clúster es un plus) * Dominio de infraestructura como código: AWS CloudFormation y CDK (Kit de Desarrollo en la Nube de AWS) * Experiencia con contenedores (Docker) y orquestación de contenedores * Conocimiento en configuración y mantenimiento de canalizaciones CI/CD (GitHub Actions, ArgoCD, Jenkins, etc.) * Experiencia práctica con herramientas de observabilidad: Prometheus, Grafana, Splunk\- Experiencia con soporte en producción, respuesta ante incidentes y turnos de guardia * Buenas habilidades comunicativas (inglés B2\+) * Capacidad para trabajar colaborativamente con equipos multifuncionales (ingenieros de MLOps, científicos de datos, ingenieros de software) ### **Sería un plus:** * Experiencia con Apache Flink, Kafka u otros frameworks de procesamiento de flujos * Comprensión del ciclo de vida de ML: entrenamiento, evaluación e implementación de modelos * Experiencia con motores de flujos de trabajo o motores de reglas * Conocimientos en prevención de fraude, fintech o áreas de cumplimiento * Comprensión de almacenes de características, canalizaciones ETL y conceptos de ingeniería de datos ### **Qué ofrecemos:** * Flexibilidad de trabajo remoto – trabaja desde cualquier lugar\- Contrato B2B con compensación bruta competitiva en USD * Hardware de alta gama para apoyar tu productividad * Un puesto desafiante en un equipo de profesionales cualificados con oportunidad de crecer hacia especialización en MLOps * Colaboración directa con el Arquitecto Senior de MLOps para aprender y contribuir al desarrollo de la plataforma de ML * Oportunidades continuas de aprendizaje y crecimiento profesional * Cobertura para desarrollo profesional: formación, seminarios y conferencias * Acceso a clases de inglés de alta calidad * Impacto: Tu trabajo evitará directamente fraudes y facilitará el acceso financiero seguro a nivel global Por qué este puesto: Esta posición ofrece una oportunidad única para trabajar en la intersección entre DevOps tradicional y MLOps. Mantendrás infraestructura crítica mientras desarrollas experiencia en infraestructura de ML, implementación de modelos e integración de flujos de trabajo. Complementarás al Arquitecto de MLOps gestionando necesidades generales de infraestructura mientras amplías tus habilidades en plataformas de ML, permitiendo así una entrega más rápida de capacidades de ML en toda la organización. Podemos utilizar herramientas de inteligencia artificial (IA) para apoyar partes del proceso de contratación, como revisar solicitudes, analizar currículos o evaluar respuestas. Estas herramientas asisten a nuestro equipo de reclutamiento pero no sustituyen el juicio humano. Las decisiones finales de contratación son tomadas por personas. Si deseas más información sobre cómo se procesan tus datos, por favor contáctanos.