Ingeniero ML y Datos - Producción Híbrido

Altumware; Ciudad de México; Híbrido; MXN 700.000 - 1.100.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Sueldo competitivo

Nómina 100%

Prestaciones de Ley

Vales de Despensa

Seguro de gastos médicos mayores

Tarjeta de regalo por cumpleaños

Ambiente colaborativo

Descripción de la vacante

Altumware busca un ML & Data Engineer para unirse al equipo de Tecnología. El objetivo es evolucionar, productivizar y operar soluciones de ML e ingeniería de datos a partir de prototipos, con guía técnica de un líder interno, asegurando calidad y escalabilidad en producción.

Se requieren 2–4 años de experiencia, dominio de Python y SQL, y manejo de frameworks de Deep Learning (PyTorch o TensorFlow). Se valoran experiencia en MLops, Git y herramientas de calidad de datos.

Formación

• Licenciatura o Ingeniería en áreas afines.
• 2–4 años desarrollando y llevando ML/Data Engineering a producción.
• Dominio sólido de Python y SQL.
• Conocimiento de scikit-learn, pandas y numpy.
• Experiencia con revisiones de calidad y tooling de ML (MLflow, Great Expectations).
• Experiencia con frameworks de Deep Learning (PyTorch o TensorFlow).
• Conocimiento de controles de calidad y versionado de experimentos.

Responsabilidades

• Desarrollar, productivizar y operar soluciones de ML y de datos en producción.
• Trabajar bajo guía técnica de un líder y garantizar escalabilidad.
• Mantener calidad de datos y monitorizar modelos y pipelines.

Conocimientos

Python

SQL

scikit-learn

pandas

numpy

Git

MLflow

Great Expectations

PyTorch

TensorFlow

Educación

Licenciatura en Sistemas

Ingeniería en Computación

Ciencia de Datos

Matemáticas Aplicadas

Herramientas

Docker

AWS

REST APIs

MLflow

Descripción del empleo

Altumware busca un ML & Data Engineer para unirse al equipo de Tecnología. El objetivo es evolucionar, productivizar y operar soluciones de ML e ingeniería de datos a partir de prototipos, con guía técnica de un líder interno, asegurando calidad y escalabilidad en producción.

Se requieren 2–4 años de experiencia, dominio de Python y SQL, y manejo de frameworks de Deep Learning (PyTorch o TensorFlow). Se valoran experiencia en MLops, Git y herramientas de calidad de datos.