El Ingeniero DataOps o MLOps es responsable de diseñar, implementar y mantener pipelines automatizados que permitan el flujo continuo, confiable y escalable de datos y modelos de machine learning desde el desarrollo hasta la producción. Su misión es garantizar la calidad, eficiencia y monitoreo constante de los sistemas de datos o modelos FORMACION: ·Título universitario en Ingeniería de Sistemas, Ciencias de la Computación, Ingeniería Electrónica, Matemáticas o carreras afines. ·Cursos o certificaciones en DevOps, Cloud Computing, Data Engineering o Machine Learning. Certificaciones recomendadas: Google Cloud Professional Data Engineer AWS Certified Machine Learning – Specialty MLOps Specialization (Coursera) Data Engineering on Google Cloud EXPERIENCIA : Experiencia específica mínima de 2 años ejecutando las siguientes funciones: ·Diseño y mantenimiento de pipelines de datos (ETL/ELT) robustos y escalables. ·Automatización procesos de ingesta, limpieza, transformación y almacenamiento de datos. ·Monitoreo pipelines y solucionar errores en tiempo real. ·Desplegue y versionamiento de pipelines de datos y modelos de machine learning en entornos productivos. ·Automatización de pipelines de entrenamiento, validación, prueba y despliegue de modelos. ·Implementar prácticas de CI/CD para modelos y experimentos ML. ·Gestionar infraestructura para entrenamiento (nube, contenedores, GPU). CONOCIMIENTOS TÉCNICOS : ·Phyton ·SQL/NoSQL ·CI/CD (Jenkins, GitHub Actions) ·Infraestructura en la nube (AWS, GCP, Azure) ·MLflow / DVC / Weights & Biases ·Data governance / observabilidad HABILIDADES: ·Pensamiento estructurado y resolución de problemas. ·Habilidad para trabajar en equipos multidisciplinarios. ·Comunicación efectiva con equipos técnicos y no técnicos. ·Orientación a la automatización y mejora continua.