Machine Learning Engineer con Enfoque en IA Generativa

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Resumen

Diseñar, construir y mantener pipelines de RAG, orquestación de agentes e integraciones MCP que llevan LLMs a producción.
Desarrollar servicios de ML en Python 3.12+ con código testeable, versionado y revisado mediante pull requests.
Empaquetar modelos, agentes y sus dependencias en imágenes Docker optimizadas y desplegarlas en Kubernetes, incluyendo workloads programados con CronJobs.
Implementar y mantener la capa de datos en Snowflake, escribiendo y optimizando consultas SQL y gestionando roles y warehouses.

Experiencia práctica en infraestructura para LLMs y agentes: pipelines RAG, vector stores, orquestación de agentes, integraciones MCP, evaluación de modelos o guardrails.
Python 3.12+ para software de producción, más allá de scripts.
Snowflake: SQL avanzado y optimización, con dominio de schemas, warehouses y roles. Experiencia con autenticación key-pair (JWT) es un plus.
Docker: construcción y optimización de imágenes que empaquetan artefactos de ML y sus dependencias.
Kubernetes: despliegue y operación de workloads (pods, deployments, límites de recursos, networking básico), incluyendo la creación, programación y depuración de CronJobs.
AWS: S3, IAM y boto3. Experiencia con EMR es un plus.
Troubleshooting basado en logs y métricas (Elastic, Datadog o equivalente) en jobs programados y servicios.
pytest y capacidad para diseñar pruebas significativas de casos borde.
Flujo de trabajo con Git y GitHub: feature branches, pull requests y code review.
Comodidad en un entorno ágil y comunicación clara por escrito.
Inglés intermedio avanzado o avanzado (indispensable)

Última verificación en WIAK: 4 nov. Revisa siempre la vigencia en la fuente.