@sparring/tech-roles-library
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Comprehensive tech roles and competencies library for 78 technical roles with 9 career levels each. Includes detailed competencies and career progression paths with complete bilingual support (EN/ES).
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JSON
{
"role": "Ingeniero MLOps",
"category": "Ingeniería de Software",
"levels": {
"MLO-L1": {
"level": "L1 - Aprendiz MLOps",
"levelNumber": 1,
"yearsRange": {
"min": 0,
"max": 1
},
"coreCompetencies": [
"Comprensión básica de ciclo de vida de ML",
"Conocimiento elemental de versionado de modelos",
"Habilidad para despliegue de modelos simple",
"Comprensión básica de flujos de datos",
"Capacidad de monitorear modelos básica",
"Conocimiento elemental de contenedorización para ML",
"Comprensión básica de reproducibilidad",
"Habilidad para documentar experimentos"
],
"complementaryCompetencies": [
"Conocimiento básico de servicios ML en nube",
"Familiaridad con notebooks y Git",
"Comprensión elemental de integración/despliegue continuo"
],
"indicators": [
"Requiere supervisión constante",
"Puede ejecutar flujos existentes",
"Necesita 6-12 meses de mentoría MLOps"
]
},
"MLO-L2": {
"level": "L2 - Junior I",
"levelNumber": 2,
"yearsRange": {
"min": 1,
"max": 2
},
"coreCompetencies": [
"Capacidad de implementar flujos ML básicos",
"Habilidad para automatizar entrenamiento y despliegue",
"Conocimiento práctico de seguimiento de experimentos",
"Comprensión de registro de modelos y gobierno",
"Capacidad de implementar monitorización básica",
"Habilidad para versionado de datos",
"Conocimiento de pruebas A/B para modelos",
"Comprensión de servicio de modelos básico"
],
"complementaryCompetencies": [
"Conocimiento de Kubernetes para ML",
"Habilidad para almacenes de características básicos",
"Comprensión de monitorización de calidad de datos"
],
"indicators": [
"Implementa flujos con supervisión",
"Mantiene modelos en producción",
"Resuelve problemas de despliegue comunes"
]
},
"MLO-L3": {
"level": "L3 - Junior II",
"levelNumber": 3,
"yearsRange": {
"min": 2,
"max": 3
},
"coreCompetencies": [
"Dominio de orquestación de flujos ML",
"Capacidad de implementar entrenamiento continuo",
"Habilidad para detección de deriva y monitorización",
"Conocimiento profundo de optimización de modelos",
"Capacidad de implementar flujos de ingeniería de características",
"Comprensión sólida de entrenamiento distribuido",
"Habilidad para estrategias de reversión y versionado",
"Conocimiento de despliegue en borde"
],
"complementaryCompetencies": [
"Conocimiento de plataformas AutoML",
"Habilidad para operaciones de aprendizaje federado",
"Comprensión de flujos de explicabilidad"
],
"indicators": [
"Diseña flujos MLOps completos",
"Optimiza rendimiento de inferencia",
"Implementa mejores prácticas MLOps"
]
},
"MLO-L4": {
"level": "L4 - Nivel Medio I",
"levelNumber": 4,
"yearsRange": {
"min": 3,
"max": 5
},
"coreCompetencies": [
"Capacidad de arquitectar plataformas MLOps",
"Dominio de gobierno y cumplimiento de modelos",
"Habilidad para implementar plataformas de características",
"Conocimiento profundo de servicio escalable",
"Capacidad de implementar monitorización avanzada",
"Dominio de optimización de costes para ML",
"Habilidad para servicio de múltiples modelos",
"Conocimiento de seguridad y privacidad ML"
],
"complementaryCompetencies": [
"Conocimiento de ML en tiempo real",
"Habilidad para MLOps multinube",
"Comprensión de ML ecológico"
],
"indicators": [
"Define estrategia MLOps para productos",
"Lidera adopción de prácticas MLOps",
"Mentoriza ingenieros MLOps"
]
},
"MLO-L5": {
"level": "L5 - Nivel Medio II",
"levelNumber": 5,
"yearsRange": {
"min": 5,
"max": 7
},
"coreCompetencies": [
"Expertise en plataformas MLOps empresariales",
"Capacidad de diseñar infraestructura ML a escala",
"Dominio de plataformas de experimentación avanzadas",
"Habilidad para implementar observabilidad ML",
"Conocimiento profundo de cumplimiento regulatorio ML",
"Capacidad de implementar automatización MLOps",
"Expertise en sistemas ML distribuidos",
"Dominio de optimización de flujos ML"
],
"complementaryCompetencies": [
"Conocimiento de operaciones ML cuánticas",
"Habilidad para despliegue neuromórfico",
"Comprensión de economía MLOps"
],
"indicators": [
"Arquitecta MLOps para carteras",
"Lidera transformación MLOps",
"Define estándares MLOps corporativos"
]
},
"MLO-L6": {
"level": "L6 - Senior I",
"levelNumber": 6,
"yearsRange": {
"min": 7,
"max": 10
},
"coreCompetencies": [
"Capacidad de definir estrategia MLOps empresarial",
"Expertise en ingeniería de plataforma ML",
"Dominio de ingeniería de confiabilidad ML",
"Habilidad para marcos de gobierno MLOps",
"Conocimiento profundo de economía ML",
"Capacidad de liderar innovación MLOps",
"Expertise en gestión de proveedores ML",
"Dominio de gestión de riesgos MLOps"
],
"complementaryCompetencies": [
"Conocimiento de implementación de ética de IA",
"Habilidad para consultoría MLOps",
"Comprensión de empresas ML"
],
"indicators": [
"Define hoja de ruta MLOps multianual",
"Lidera organizaciones MLOps",
"Influencia industria MLOps"
]
},
"MLO-L7": {
"level": "L7 - Senior II",
"levelNumber": 7,
"yearsRange": {
"min": 10,
"max": 12
},
"coreCompetencies": [
"Liderazgo en innovación MLOps global",
"Capacidad de crear ventajas competitivas MLOps",
"Expertise en modelos de negocio MLOps",
"Dominio de economía de plataforma ML",
"Capacidad de definir filosofía MLOps",
"Conocimiento profundo de democratización ML",
"Expertise en asociaciones MLOps",
"Capacidad de liderar investigación MLOps"
],
"complementaryCompetencies": [
"Capacidad de patentar innovaciones MLOps",
"Habilidad para evangelización MLOps",
"Conocimiento de inversiones MLOps"
],
"indicators": [
"Define filosofía MLOps corporativa",
"Orador principal en conferencias MLOps",
"Líder de pensamiento MLOps"
]
},
"MLO-L8": {
"level": "L8 - Principal/Jefe",
"levelNumber": 8,
"yearsRange": {
"min": 12,
"max": 15
},
"coreCompetencies": [
"Visión estratégica del futuro de MLOps",
"Capacidad de transformar empresas mediante MLOps",
"Expertise en estrategia MLOps ejecutiva",
"Dominio de economía de infraestructura ML",
"Capacidad de definir excelencia MLOps",
"Conocimiento profundo de gobierno de plataforma ML",
"Expertise en construcción de ecosistema MLOps",
"Capacidad de liderar estándares MLOps"
],
"complementaryCompetencies": [
"Capacidad de influenciar regulaciones MLOps",
"Habilidad para empresas MLOps",
"Conocimiento de fusiones y adquisiciones MLOps"
],
"indicators": [
"Define estrategia MLOps Fortune 500",
"Influye en plataformas MLOps globales",
"Asesor MLOps ejecutivo"
]
},
"MLO-L9": {
"level": "L9 - VP MLOps/Director Plataforma ML",
"levelNumber": 9,
"yearsRange": {
"min": 15,
"max": null
},
"coreCompetencies": [
"Liderazgo ejecutivo en infraestructura ML",
"Capacidad de MLOps como diferenciador",
"Expertise en transformación de plataforma ML",
"Dominio de presupuestos de infraestructura ML",
"Capacidad de construir organizaciones MLOps",
"Conocimiento profundo de estrategia de plataforma ML",
"Expertise en asociaciones ejecutivas ML",
"Capacidad de definir cultura de plataforma ML",
"Dominio de entrega de valor ML"
],
"complementaryCompetencies": [
"Capacidad de influencia en políticas ML",
"Habilidad para creación de ecosistema ML",
"Conocimiento de salidas de plataforma ML"
],
"indicators": [
"Define y ejecuta visión MLOps empresarial",
"Responsable de toda la infraestructura ML",
"Líder reconocido en MLOps global"
]
}
}
}