MLOps Field Engineer — AI/Cloud Solutions & Customer Impact

Jobgether; México; On-site; MXN 700,000 - 900,000; Full time

Benefits offered by this job

Compensación ajustada por ubicación

Bonos por rendimiento

Entorno distribuido con sprints presén

Presupuesto de aprendizaje USD 2,000/a

40 días de vacaciones anuales

Licencias por maternidad/paternidad

Asistencia y bienestar

Oportunidades de viajar

Job summary

Jobgether busca un Ingeniero de Campo MLOps para diseñar y entregar arquitecturas AI/ML modernas. El rol combina consultoría técnica, implementación práctica y compromiso directo con clientes, cubriendo entornos híbridos y nubes públicas, con viajes y colaboración global.

El candidato ideal maneja Linux, contenedores, Kubernetes, Kubeflow y OpenStack, y posee habilidades en Python y comunicación en inglés. Ubicación en México, modalidad de empleo a tiempo completo.

Qualifications

• Experiencia profesional en MLOps, ingeniería de datos, nube y despliegue de ML/analítica.

Responsibilities

• Diseñar y desplegar soluciones AI/ML, MLOps, ingeniería de datos y nube.
• Trabajar sobre Linux, virtualización, contenedores, redes y almacenamiento.
• Arquitecturar y desplegar Kubeflow, OpenStack, Spark y tecnologías abiertas.
• Desplegar soluciones en entornos on‑premise y en nubes públicas (AWS/Azure/Google).
• Interactuar con clientes para entender requisitos técnicos y de negocio.
• Desarrollar automatización de infraestructura y capacidades de Kubernetes (Python).
• Realizar presentaciones, demostraciones y talleres sobre cloud, Linux, AI/ML y OSS.
• Colaborar con ventas y equipos de producto para impulsar proyectos.

Skills

MLOps

Cloud

Linux

Kubernetes

Python

English

Education

Technical degree in CS/Engineering

Tools

Kubernetes

Kubeflow

OpenStack

Spark

Job description

Jobgether busca un Ingeniero de Campo MLOps para diseñar y entregar arquitecturas AI/ML modernas. El rol combina consultoría técnica, implementación práctica y compromiso directo con clientes, cubriendo entornos híbridos y nubes públicas, con viajes y colaboración global.

El candidato ideal maneja Linux, contenedores, Kubernetes, Kubeflow y OpenStack, y posee habilidades en Python y comunicación en inglés. Ubicación en México, modalidad de empleo a tiempo completo.