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¡Únete a nuestro equipo como AIOps/MLOps Engineer en el Centro de Excelencia de Buenos Aires!

En MetLife buscamos un AIOps/MLOps Engineer para fortalecer nuestras capacidades operativas y de ingeniería dentro del equipo de Data & Analytics. Este rol es clave para garantizar que nuestros modelos de Machine Learning e iniciativas de AI generen valor de forma escalable, confiable y automatizada, apoyando soluciones avanzadas en toda la región Latam.

En este rol, te encargarás de:

• Diseñar, implementar y mantener pipelines de Machine Learning de punta a punta (ingesta, entrenamiento, validación, deployment y monitoreo).
• Operacionalizar modelos de AI/ML, incluyendo LLMs, dentro del ecosistema Azure y herramientas corporativas. Mandatorio tener experiencia en Azure Cloud.
• Implementar prácticas de versionado, CI/CD, pruebas automatizadas y gobernanza del ciclo de vida de modelos.
• Administrar infraestructuras para ejecución de modelos (containers, APIs, microservicios, orquestación, autoscaling).
• Establecer estándares para reproducibilidad, trazabilidad y observabilidad de modelos.
• Automatizar procesos claves del ciclo de vida de modelos para habilitar releases más rápidos y robustos.
• Implementar prácticas de AIOps para monitorear modelos y sistemas en producción: performance, drift, costos, comportamientos anómalos.
• Diseñar alertas, dashboards y herramientas de monitoreo operativo en colaboración con IT, Data Management y DevOps.
• Gestionar el ciclo de vida operativo de modelos de ML y Generativos (LLMs), incluyendo finetuning, evaluación, RAG pipelines y monitoreo de calidad.
• Asegurar cumplimiento de políticas internas de seguridad, riesgo, privacidad y estándares regulatorios y políticas internas de gobernanza de datos y modelos.

Para tener éxito en este rol, necesitas:

• Formación académica en Ingeniería, Ciencias de la Computación, Sistemas, STEM o afines.
• Experiencia comprobable en MLOps, AIOps, ingeniería de datos aplicada a modelos o roles similares.
• Haber trabajado con plataformas como Databricks, Domino, Azure ML Studio, MLflow.
• Experiencia operacionalizando modelos de Machine Learning en producción.
• Conocimiento sólido de Python, Git, CI/CD, Containers (Docker, Podman, etc) y orquestación (Azure ML, Kubernetes, ACI, AKS o similares).
• Experiencia trabajando con pipelines en la nube (preferentemente Azure).
• Conocimientos en SQL y manejo de data lakes/data warehouses.
• Familiaridad con stack de ML: Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow.
• Inglés intermedio/avanzado (lectura, escritura y oratoria).
• Experiencia usando herramientas y metodologías Agile/Scrum, Azure DevOps o GitHub.
• Conocimientos en monitoreo, logging, observabilidad y performance.

Es un plus si además:

• Tienes experiencia en RAG pipelines, LLMOps o implementación de modelos generativos en producción.
• Conoces herramientas de monitoreo como Grafana, Prometheus, App Insights, Kibana, MLflow Monitoring.
• Tienes experiencia implementando feature stores, model registries, o arquitecturas de ML a escala.
• Has trabajado integrando APIs, microservicios o arquitecturas serverless.
• Posees certificaciones Cloud (Azure preferido) o certificaciones en MLOps/DevOps.
• Tienes pensamiento analítico, orientación a negocio y habilidades de comunicación con equipos multidisciplinarios.

Los beneficios que ofrecemos…

• Esquema de trabajo hibrido y viernes flex
• Reintegro de gastos por conectividad
• Bono de performance anual
• Día de cumpleaños libre y Día de Herencia Cultural libres
• Vacaciones en días hábiles (elegibles por día)
• Check-up médico anual y vacunación in Company
• Plataforma de e-learning con variedad de trainings y plataforma de e-learning de idioma con clases ilimitadas
• Licencia por maternidad extendida y Soft Landing en Licencia por Maternidad
• Reintegro por guardería/ jardín de infantes
• Gimnasio in Company y Convenio con SportClub
• Convenio con “Club de Beneficios”
• Asesoramiento Impositivo y más...

¿Te apasiona transformar datos en soluciones y trabajar en un equipo diverso y talentoso? Si buscas crecimiento personal y la oportunidad de marcar una diferencia, ¡te invitamos a postularte para el rol de AIOps/MLOps Engineer!

¡Únete a MetLife y descubre lo que podemos construir juntos!