ARQUITECTO PLATAFORMA ANALÍTICA Y MLOPS CENTRO DIGITAL OFICINA NACIONAL

Objetivo del Cargo

Liderar la arquitectura e implementación de plataformas analíticas y capacidades de MLOps, asegurando la integración, automatización, escalabilidad y gobierno de soluciones de datos y modelos analíticos en entornos híbridos y multicloud, alineadas a los estándares de arquitectura, seguridad y eficiencia operativa.

Principales Funciones

• Diseñar, liderar e implementar soluciones analíticas, modelos de Machine Learning y pipelines de datos en entornos productivos.

• Guiar técnicamente a científicos e ingenieros de datos, promoviendo buenas prácticas de desarrollo, versionamiento, documentación y calidad de código.

• Diseñar e integrar plataformas de datos en entornos híbridos y multicloud, asegurando interoperabilidad, seguridad y eficiencia operativa.

• Implementar y gestionar prácticas de MLOps y CI/CD para la automatización y despliegue continuo de soluciones analíticas.

• Acompañar a equipos multidisciplinarios durante todo el ciclo de vida de las soluciones, asegurando cumplimiento de estándares técnicos y de arquitectura.

• Supervisar el desempeño, monitoreo y estabilidad de modelos y pipelines en producción, identificando riesgos e impulsando mejoras continuas.

Perfil profesional y experiencia

• Licenciatura en Ingeniería de Sistemas, Informática, Software, Ciencia de Datos o carreras afines.

• Se valorará formación de postgrado en Data Engineering, Analítica Avanzada, Machine Learning, MLOps o Cloud.

• Experiencia en roles relacionados a analítica, ingeniería de datos, cloud o integración de soluciones.

• Experiencia de al menos 2 años liderando técnicamente proyectos o iniciativas de plataformas analíticas o procesamiento de datos.

• Experiencia en implementación de soluciones en entornos híbridos y multicloud.

• Experiencia en automatización, despliegue continuo y operación de soluciones tecnológicas y analíticas.

• Experiencia trabajando con equipos multidisciplinarios bajo metodologías ágiles.

Conocimiento en:

• Desarrollo de soluciones analíticas y procesamiento de datos (Python, PySpark, SQL).

• Arquitecturas de datos, integración de sistemas y diseño de pipelines de datos.

• Cloud computing (Azure, AWS, Databricks) y herramientas de integración y despliegue.

• Prácticas de MLOps, CI/CD y automatización de modelos analíticos.

• Gobierno de datos, seguridad de la información y buenas prácticas de desarrollo.

• Normativas y regulaciones del sector financiero (deseable).

Competencias

• Gestión del cambio

• Adaptabilidad digital

• Trabajo en Equipo

• Orientación al logro con calidad