MLOps & Generative AI Platform Engineer

GBM; Ciudad de México; Presencial; MXN 900.000 - 1.700.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Salario competitivo

Formación y plan de carrera

Prestaciones superiores de ley

Descripción de la vacante

GBM busca un Ingeniero de ML con amplia experiencia para diseñar y escalar la plataforma de MLOps y LLMOps que habilita soluciones de IA en toda la organización. Trabajará con Data Science, AI Engineering y Producto para acelerar la adopción de IA, garantizando infraestructuras seguras y escalables.

Se valoran habilidades en ingeniería de plataformas cloud-native, construcción de pipelines automatizados y manejo de modelos y agentes en entornos productivos.

Formación

• Experiencia diseñando y operando plataformas de ML en producción.
• Diseño de pipelines automatizados para modelos y agentes.
• Conocimiento de IA Generativa y herramientas de copilotos.

Responsabilidades

• Diseñar, construir y evolucionar la plataforma de MLOps y LLMOps para GBM.
• Implementar pipelines de entrenamiento, evaluación, despliegue y monitoreo de modelos.
• Definir estándares de versionamiento, reproducibilidad y trazabilidad.
• Diseñar e implementar infraestructura en AWS con IaC.
• Desarrollar microservicios para cubrir necesidades de equipos.
• Participar en decisiones de arquitectura para escalabilidad y seguridad.
• Habilitar despliegue y operación de agentes y copilotos.
• Construir y mantener componentes de embeddings y knowledge graphs.
• Monitoreo integral de modelos y agentes.

Conocimientos

Git/GitHub/GitLab/Bitbucket

Python/Node.js

DevOps/CI-CD

Agile/Scrum/Kanban

Comunicación técnica

Automatización de pipelines

Coordinación técnica

Seguridad en aplicaciones

Educación

Licenciatura en Ciencias de la Computación o Ingeniería

Maestría en IA o Ciencia de Datos

Herramientas

AWS

Docker

Kubernetes

Terraform / CDK

Postman/JMeter

Snowflake/SSMS/DynamoDB

Descripción del empleo

GBM busca un Ingeniero de ML con amplia experiencia para diseñar y escalar la plataforma de MLOps y LLMOps que habilita soluciones de IA en toda la organización. Trabajará con Data Science, AI Engineering y Producto para acelerar la adopción de IA, garantizando infraestructuras seguras y escalables.

Se valoran habilidades en ingeniería de plataformas cloud-native, construcción de pipelines automatizados y manejo de modelos y agentes en entornos productivos.