Ingeniero de Machine Learning en Producción (MLOps)

Placements24; Tlaquepaque; Hybrid; MXN 550,000 - 900,000; Full time

Benefits offered by this job

Salario competitivo

Plan de desarrollo profesional

Formación continua

Acceso a últimas herramientas IA

Crecimiento profesional

Job summary

Placements24 busca un Ingeniero de Machine Learning en Producción (MLOps) para unirse a su equipo técnico en Tlaquepaque, Jalisco. Serás responsable de construir y mantener la infraestructura, herramientas y procesos para desplegar, monitorear y gestionar el ciclo de vida completo de modelos de aprendizaje automático en entornos de producción.

Trabajarás con científicos de datos e ingenieros de software para asegurar la integración y el rendimiento en producción, aplicando prácticas de

Qualifications

• Experiencia en MLOps y gestión de ciclo de vida de modelos de ML.
• Conocimiento de plataformas en la nube (AWS, Azure, GCP) y contenedores (Docker, Kubernetes).
• Dominio de Python y herramientas de automatización.
• Experiencia con herramientas de CI/CD y monitoreo.
• Comprensión de flujos de trabajo de ML y despliegues a producción.

Responsibilities

• Diseñar, implementar y mantener pipelines MLOps para entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos.
• Colaborar con data scientists e engineers para integración y rendimiento en producción.
• Aplicar monitoreo continuo para detectar desviaciones y fallos de modelos.
• Gestionar infraestructura de cómputo y almacenamiento para entrenamiento e inferencia a gran escala.
• Establecer buenas prácticas de versionado de modelos, datos y código.

Job description

Acerca del Puesto

Nuestro cliente está buscando un Ingeniero de Machine Learning en Producción (MLOps) con experiencia para unirse a su equipo técnico en Tlaquepaque, Jalisco . Este rol es fundamental para asegurar que nuestros modelos de IA pasen de la fase de investigación y desarrollo a la producción de manera confiable y eficiente. Usted será responsable de construir y mantener la infraestructura, las herramientas y los procesos que permitan el despliegue, monitoreo y gestión del ciclo de vida completo de los modelos de aprendizaje automático. Su trabajo garantizará la robustez y escalabilidad de nuestras soluciones de IA en entornos de producción.

Responsabilidades Clave

• Diseñar, implementar y mantener pipelines de MLOps para la automatización del entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos de ML.
• Colaborar con científicos de datos e ingenieros de software para asegurar la integración y el rendimiento de los modelos en producción.
• Implementar estrategias de monitoreo continuo para detectar desviaciones, degradación del rendimiento y fallos en los modelos.
• Gestionar la infraestructura de cómputo y almacenamiento necesaria para el entrenamiento y la inferencia de modelos a gran escala.
• Establecer y aplicar mejores prácticas para la versionado de modelos, datos y código en el ecosistema de IA .

Requisitos

• Experiencia práctica en la implementación y gestión de prácticas de MLOps .
• Conocimiento de plataformas en la nube (AWS, Azure, GCP) y sus servicios de contenedores (Docker, Kubernetes).
• Dominio de lenguajes de scripting como Python y herramientas de automatización.
• Experiencia con herramientas de CI/CD y sistemas de monitoreo.
• Comprensión de los flujos de trabajo de aprendizaje automático y los desafíos de llevar modelos a producción.

Beneficios

• Salario competitivo con un paquete de beneficios integral.
• Oportunidad de trabajar en la vanguardia de la ingeniería de IA y MLOps .
• Entorno de trabajo dinámico con oportunidades de crecimiento profesional.
• Acceso a las últimas herramientas y tecnologías del sector.
• Plan de desarrollo de carrera y formación continua.