AI Engineer / Machine Learning Engineer

Virtualent; Ciudad de México; A distancia; MXN 900.000 - 1.500.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Virtualent está buscando un Ingeniero de Inteligencia Artificial / Machine Learning con trayectoria en software y ML en producción para trabajar 100% remoto desde México. Se requieren habilidades en Python, frameworks de ML, y experiencia con despliegue de modelos en entornos cloud y contenedores.

Colaborarás con equipos de producto para convertir problemas de negocio en soluciones de IA. El rol implica diseñar pipelines, entrenar y afinar modelos, y garantizar evaluaciones de rendimiento y

Formación

• Experiencia sólida en software + ML/IA en producción.
• Dominio de Python y frameworks ML para IA generativa.
• Conocimiento de pipelines de entrenamiento y deployment.

Responsabilidades

• Diseñar y llevar a producción soluciones de IA generativa, LLMs y agentes.
• Construir aplicaciones basadas en LLM: prompting, RAG, herramientas y guardrails.
• Entrenar y afinar modelos mediante fine-tuning, LoRA/QLoRA o equivalentes.
• Seleccionar modelos propietarios u open source según calidad y costo.
• Diseñar pipelines de datos para entrenamiento y evaluación, con versionado.
• Llevar modelos a producción con APIs de inferencia, contenedores y monitoreo.
• Definir evaluaciones offline/online y medir impacto en métricas de negocio.
• Aplicar prácticas de IA responsable: privacidad, sesgos, prompt injection.

Conocimientos

Python avanzado

PyTorch

TensorFlow/JAX

Hugging Face Transformers

LangChain

LlamaIndex

Embeddings y re‑ranking

Vector databases

AWS SageMaker

Docker

Kubernetes

CI/CD

Git

Inglés C1

Herramientas

pgvector

Pinecone

Weaviate

FAISS

FastAPI

MLflow

Weights & Biases

Airflow

Descripción del empleo

AI Engineer / Machine Learning Engineer

Ingeniero de Inteligencia Artificial / Machine Learning

100% Remoto|México|Inglés C1|(3+ años)

Diseña y lleva a producción soluciones de IA generativa, LLMs y agentes que resuelvan problemas reales de negocio. Buscamos un perfil con experiencia sólida en software + ML/IA en producción, capaz de conectar experimentación, ingeniería y resultados medibles.

¿Qué harás?

• Construir aplicaciones basadas en LLM: prompting, RAG, agentes con herramientas, evaluación y guardrails.
• Entrenar y afinar modelos mediante fine-tuning, LoRA/QLoRA o técnicas equivalentes.
• Seleccionar modelos propietarios u open source considerando calidad, costo y latencia.
• Diseñar pipelines de datos para entrenamiento y evaluación, incluyendo limpieza, etiquetado y versionado.
• Llevar modelos a producción con APIs de inferencia, contenedores, monitoreo de deriva, costo por token y latencia.
• Definir evaluaciones offline/online y medir impacto en métricas de negocio.
• Aplicar prácticas de IA responsable: privacidad, sesgos, prompt injection y cumplimiento.
• Trabajar con producto y negocio para convertir problemas ambiguos en soluciones de IA con alcance, costo y riesgo claros.

Lo que buscamos

• 5+ años en ingeniería de software y al menos 2 años construyendo sistemas ML/IA en producción.
• Python avanzado; PyTorch o TensorFlow/JAX; Hugging Face Transformers.
• LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel o frameworks equivalentes.
• Experiencia con bases vectoriales como pgvector, Pinecone, Weaviate o FAISS; embeddings y re-ranking.
• Experiencia desplegando modelos en AWS SageMaker/Bedrock, Azure OpenAI/ML o GCP Vertex AI.
• Docker, Kubernetes básico, Git, CI/CD, pruebas automatizadas y code review.
• Sólidas bases de estadística, álgebra lineal y evaluación de modelos.

Será un plus si tienes

• Experiencia en IA generativa pública/open source o portafolio relevante.
• Experiencia en banca/fintech, salud, gobierno o SaaS de alto volumen.
• AWS ML Specialty, Google Professional ML Engineer o Azure AI Engineer Associate.
• Optimización de inferencia con vLLM/TensorRT, cuantización y FinOps para IA.

Tecnologías y herramientas

Python PyTorch Hugging Face LangChain/LlamaIndex OpenAI/Anthropic/Bedrock/Vertex APIs pgvector/Pinecone FastAPI Docker Kubernetes MLflow/Weights & Biases Airflow AWS/Azure/GCP GitHub Actions

Inglés y comunicación

• Inglés C1 avanzado, validado durante el proceso de selección. Necesitamos comunicación fluida para reuniones, documentación técnica, diseño, negociación de prioridades y presentación de resultados con equipos de EE.UU.
• Español nativo. La documentación, tickets y comunicación oficial del proyecto serán principalmente en inglés.

Modalidad de trabajo

• Trabajo 100% remoto desde México; no se requiere reubicación.
• Traslape mínimo de 5 horas con horario Pacífico o Central de EE.UU. (por ejemplo, 9:00–14:00 PT).

¿Cómo se medirá tu éxito?

• Funcionalidades/modelos de IA llevados a producción y adoptados por usuarios.
• Calidad del modelo, tasa de alucinación, satisfacción y costo por solicitud.
• Tiempo de experimento a producción inferior a 6 semanas para funcionalidades típicas.

¿Por qué esta oportunidad?

• Proyecto internacional con equipos distribuidos y exposición directa a prácticas y tecnologías utilizadas en el mercado de EE.UU.
• 100% remoto, con flexibilidad y una ruta de crecimiento técnico.