Ingeniero MLOps

Descripción

Resumen: Únase a MetLife como Ingeniero MLOps para fortalecer las capacidades operativas e ingenieriles dentro de la organización de Datos y Analítica, garantizando un valor escalable, fiable y automatizado derivado de los modelos de Machine Learning. Aspectos destacados: 1. Diseñar, implementar y mantener pipelines de Machine Learning de extremo a extremo. 2. Operacionalizar modelos de IA/ML, incluidas soluciones basadas en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), dentro de Azure. 3. Aplicar las mejores prácticas para control de versiones, CI/CD y gobernanza del ciclo de vida de los modelos. ### **Información general** **Ubicación** Capital Federal, Ciudad Autónoma de Buenos Aires Horario laboral Tiempo completo Modalidad de trabajo Híbrida Asistencia para reubicación No Fecha de publicación 20\-jul\-2026 ID del puesto 19237 ### **Descripción y requisitos** Únase a nuestro equipo como **Ingeniero MLOps** en el Centro de Excelencia de Buenos Aires. En MetLife, buscamos un Ingeniero MLOps para fortalecer nuestras capacidades operativas e ingenieriles dentro de la organización de Datos \& Analítica. En este puesto, usted garantizará que nuestros modelos de Machine Learning y nuestras iniciativas de IA generen un valor escalable, fiable y automatizado en toda la región de LATAM. **En este puesto, usted:** * Diseñará, implementará y mantendrá pipelines de Machine Learning de extremo a extremo (ingesta de datos, entrenamiento, validación, despliegue y monitoreo). * Operacionalizará modelos de IA/ML, incluidas soluciones basadas en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), dentro del ecosistema Azure y las plataformas corporativas. Se requiere experiencia obligatoria en la nube Azure. * Aplicará las mejores prácticas para control de versiones, CI/CD, pruebas automatizadas y gobernanza del ciclo de vida de los modelos. * Gestionará la infraestructura para la ejecución de modelos (contenedores, APIs, microservicios, orquestación, escalado automático). * Definirá y hará cumplir estándares de reproducibilidad, trazabilidad y observabilidad de modelos. * Automatizará pasos clave del ciclo de vida de ML para acelerar lanzamientos robustos y escalables de modelos. * Implementará prácticas de AIOps para monitorear modelos y sistemas en producción, incluido el rendimiento, la deriva, la eficiencia de costos y la detección de anomalías. * Creará y configurará alertas, paneles de control y herramientas de monitoreo en colaboración con TI y Gestión de Datos, así como con DevOps. * Gestionará el ciclo operativo de modelos de Machine Learning y modelos generativos (LLMs), incluido el ajuste fino, la evaluación, las canalizaciones RAG y la supervisión de calidad. * Garantizará el cumplimiento de las políticas internas sobre gobernanza de datos y modelos, seguridad, riesgos, privacidad y normativas regulatorias. **Para tener éxito en este puesto, necesita:** * Formación académica en Ingeniería, Ciencias de la Computación, Sistemas de Información, STEM o campos afines. * Experiencia comprobada en MLOps, AIOps, ingeniería de datos para ML o puestos similares. * Experiencia comprobada con plataformas como Databricks, Domino, Azure ML Studio y MLflow. * Experiencia práctica en el despliegue de modelos de Machine Learning en producción. * Conocimientos sólidos de Python, Git, CI/CD, Docker y plataformas de orquestación de modelos (Azure ML, Kubernetes, ACI, AKS). * Experiencia trabajando con canalizaciones basadas en la nube (preferiblemente Azure). * Conocimientos de SQL y experiencia trabajando con lagos de datos y almacenes de datos. * Familiaridad con frameworks de ML como Scikit\-learn, PyTorch y TensorFlow. * Nivel intermedio/avanzado de inglés (lectura, escritura y habla). * Experiencia con metodologías y herramientas ágiles/Scrum, como Azure DevOps o GitHub. * Comprensión de monitoreo, registro, observabilidad y rendimiento del sistema. **Será un plus si también cuenta con:** * Conocimientos de herramientas de monitoreo como Grafana, Prometheus, App Insights, Kibana y MLflow Monitoring. * Experiencia implementando almacenes de características (feature stores), registros de modelos o arquitecturas de ML a gran escala. * Experiencia integrando APIs, microservicios o arquitecturas sin servidor (serverless). * Capacidad analítica sólida, habilidades comunicativas, visión empresarial y aptitud para trabajar con equipos multidisciplinarios. **Beneficios que ofrecemos** Nuestros beneficios están diseñados para cuidar su bienestar holístico con programas para la salud física y mental, el bienestar financiero y el apoyo para las familias. Ofrecemos cobertura de atención médica para usted y su familia, descuentos en seguros para la protección del hogar, el automóvil y las mascotas, así como licencia parental. También ofrecemos membresía premium de gimnasio para usted y sus familiares directos, tiempo libre de voluntariado, descuentos con universidades específicas, viernes flexibles, reembolso de conectividad y mucho más. **Acerca de MetLife** Reconocida en la lista de la revista Fortune de las "Empresas más admiradas del mundo" de 2025 y en la lista de los 25 mejores lugares para™ trabajar en el mundo de Fortune para 2025, MetLife, a través de sus subsidiarias y afiliadas, es una de las principales empresas de servicios financieros del mundo; proporcionando seguros, anualidades, beneficios para empleados y gestión de activos a clientes individuales e institucionales. Nuestro propósito es simple: ayudar a nuestros colegas, clientes, comunidades y al mundo en general a crear un futuro más seguro. Unidos por un propósito y guiados por nuestros valores fundamentales \- Ganar Juntos, Hacer lo Correcto, Entregar Impacto sobre Actividad y Pensar en el Futuro \- estamos inspirados para transformar el próximo siglo en los servicios financieros. En MetLife, es \#AllTogetherPossible ¡Únase a nosotros! En MetLife, nos comprometemos a fomentar la diversidad entre nuestros empleados mediante un trato no discriminatorio por motivos de género, expresión de género, orientación sexual, religión, edad, nacionalidad, estado civil, discapacidad, condición física o económica, VIH y vergüenza como requisito para ingreso, permanencia o ascenso, garantizando oportunidades iguales de empleo.