Machine Learning/MLOps

Acerca de GBM

Somos una organización de gestión patrimonial, de activos y banca privada con 35 años de experiencia; pioneros en inversión digital innovadora y productos de ahorro. Nuestra misión es mejorar la calidad de vida de nuestros usuarios a través de soluciones financieras inteligentes.

En GBM Digital y Tecnología hemos experimentado un crecimiento exponencial gracias a nuestros productos y a nuestro equipo de clase mundial. Potencializamos y habilitamos a nuestra gente en un ambiente de trabajo entrepreneur.

Objetivo

Como Machine Learning Engineer, serás responsable de diseñar, construir y escalar la plataforma de MLOps y LLMOps que habilita el desarrollo, despliegue y operación de soluciones de Inteligencia Artificial en toda la organización. Trabajarás junto a equipos de Data Science, AI Engineering y Producto para acelerar la adopción de AI, garantizando infraestructura confiable, segura y escalable para modelos, agentes inteligentes y sistemas de nueva generación que impactan directamente la experiencia de nuestros clientes y la eficiencia del negocio.

En una semana típica:

• Diseñar, construir y evolucionar la plataforma de MLOps y LLMOps de GBM, cubriendo el ciclo de vida de modelos de Machine Learning y Agentes

• Implementar pipelines automatizados para entrenamiento, evaluación, despliegue y monitoreo de modelos.
• Definir estándares de versionamiento, reproducibilidad y trazabilidad.
• Diseñar e implementar infraestructura cloud sobre AWS utilizando IaC.
• Construir arquitecturas serverless y orientadas a eventos.
• Desarrollar y mantener microservicios para dar cobertura a las necesidades de los diferentes equipos.
• Participar en decisiones de arquitectura relacionadas con escalabilidad, resiliencia y seguridad.
• Habilitar el despliegue y operación de agentes inteligentes y copilotos.
• Implementar frameworks de evaluación automatizada para agentes y modelos generativos.
• Construir y mantener componentes relacionados con embeddings, knowledge bases y knowledge graphs.
• Participar en la evolución de agentes de voz y experiencias multimodales.
• Implementar monitoreo integral para modelos y agentes.
• Diseñar mecanismos de alertamiento y detección temprana de incidentes.
• Implementar guardrails y controles de seguridad para sistemas basados en AI.
• Participar en auditorías y procesos de cumplimiento asociados al uso de modelos en producción.
• Definir estándares de aprobación y despliegue para soluciones de Machine Learning y Generative AI.

Escolaridad

*

• Licenciatura en Ciencias de la Computación, Ingeniería en Sistemas, Ingeniería de Software o carreras afines.

Requisitos

• 10+ años de experiencia de experiencia en Machine Learning Engineering, MLOps, Platform Engineering, DevOps o AI Infrastructure.
• Experiencia diseñando y operando plataformas de Machine Learning en producción.
• Experiencia desarrollando soluciones cloud-native escalables.
• Experiencia construyendo pipelines automatizados para modelos y agentes
• Licenciatura en Ciencias de la Computación, Ingeniería en Sistemas, Ingeniería de Software o carreras afines.
• Maestría en Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Ingeniería de Software o disciplinas relacionadas.
• Control de Versiones: Git (GitHub, GitLab, Bitbucket)
• Bases de Datos y Clientes:SQL Server Management Studio (SSMS), Amazon Dynamo
• Cloud Platforms: AWS Management Console, AWS CLI
• Testing & QA: Postman, Newman, JMeter, frameworks de testing (xUnit, JUnit, PyTest, Jest)
• Observabilidad & Monitoreo: Alguna de las siguientes: Grafana, Prometheus, Elastic (ELK Stack), CloudWatch, Datadog
• Colaboración y Gestión: Jira, Confluence, Slack, Miro, Notion.
• Seguridad y Gestión de Secretos: Vault, AWS Secrets Manager, Azure Key Vault
• Contenedores y Orquestación: Docker, Kubernetes
• IA Generativa: Copilot, ChatGPT, Bedrock
• Lenguajes de Programación
• Dominio de al menos un lenguaje de propósito general como Python, Node.js
• Capacidad para diseñar librerías reutilizables y escribir código optimizado
• Diseño y Arquitectura de Software
• Patrones de diseño, principios SOLID, arquitecturas de microservicios, DDD, event-driven, serverless
• Bases de Datos
• Modelado y optimización de bases de datos SQL (PostgreSQL, MySQL) y NoSQL (DynamoDB, MongoDB, Redis). Ajuste de performance y particionamiento/sharding.
• Cloud Computing (En desarrollo / Experto)
• Experiencia práctica en AWS (Lambda, API Gateway, ECS, DynamoDB, S3, RDS) Diseño de arquitecturas escalables y resilientes en la nube
• CI/CD & DevOps
• Automatización de pipelines, integración con herramientas de despliegue (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins), Infraestructura como Código (CDK, Terraform, CloudFormation)
• Testing & QA
• Unit testing, integración y pruebas de performance. Diseño de estrategias de cobertura de pruebas
• Observabilidad
• Logging estructurado, métricas, trazas distribuidas, herramientas como Prometheus, Grafana, CloudWatch

• Seguridad en Aplicaciones
• Prácticas de secure coding, autenticación/autorización (OAuth2, JWT), cifrado, manejo de secretos
• Metodologías de Trabajo
• Agile/Scrum/Kanban, code reviews, pair programming
• Liderazgo Técnico
• Capacidad de influir en decisiones de arquitectura, guiar a ingenieros menos experimentados y coordinar iniciativas técnicas

Inglés- Avanzado

Competencias

• Ownership: Asume responsabilidad total de sistemas y resultados.
• Colaboración interdisciplinaria: Trabaja con Data, AI y Product para alinear objetivos.
• Mentalidad de automatización: Busca eliminar tareas manuales y crear sistemas autosuficientes.
• Resolución de problemas complejos: Diagnostica y soluciona incidentes críticos.
• Innovación y mejora continua: Propone mejoras en pipelines y performance.
• Comunicación técnica: Documenta y comunica de forma clara y efectiva.
• Aprendizaje continuo: Se mantiene actualizado en DevOps/MLOps/AI y AWS.
• Orientación a impacto: Prioriza tareas de alto valor para el negocio
• Cultura de seguridad: Integra seguridad en cada etapa de desarrollo
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Beneficios

• Salario y paquete de compensación competitivo
• Prestaciones superiores de ley
• Contratación directamente
• Esquema 100% nominal
  
• Formación y plan de carrera

Join the team!*

*Para postularte es indispensable que leas y aceptes nuestro Aviso de Privacidad para Candidatos que se alinea a la ley de protección de datos personales y especifica el uso que le daremos a los mismos únicamente con fines de reclutamiento.