MLOps / ML Engineer

Workana; Ciudad de México; Híbrido; MXN 400,000 - 600,000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una firma de consultoría en tecnología está buscando un Ingeniero MLOps / Machine Learning Engineer Senior en Ciudad de México. Este rol es clave para la infraestructura de ML, enfocándose en la operación y escalabilidad de modelos en producción. Se requiere experiencia en Python, CI/CD, Docker y Kubernetes. Ofrecen un salario de hasta USD 3.500, modalidad híbrida y un proceso de contratación estructurado.

Formación

• 3 a 5+ años de experiencia en MLOps o como Machine Learning Engineer.
• Experiencia sólida con métricas avanzadas de modelos y prácticas de observabilidad.
• Capacidad para automatizar retraining y pipelines de inferencia.

Responsabilidades

• Monitorear drift, performance y estabilidad de modelos de ML en producción.
• Gestionar el deploy y gobernanza de modelos.
• Colaborar con áreas técnicas y de negocio en mejoras continuas.

Conocimientos

Python avanzado

CI/CD

Docker

Kubernetes

MLflow

Vertex AI

SageMaker

Educación

Ingeniería, Informática, Ciencia de Datos, Matemáticas o carreras afines

Descripción del empleo

Desde Workana estamos acompañando la búsqueda de un MLOps / Machine Learning Engineer Senior para una empresa fintech en plena expansión regional.
El rol está orientado a perfiles con fuerte foco en operación, escalabilidad y gobernanza de modelos de Machine Learning en producción, trabajando en entornos críticos de negocio como riesgo, fraude y gestión de portafolio.La posición ofrece la oportunidad de ser una pieza clave en la infraestructura de ML, colaborando estrechamente con equipos de Data Science, Data Engineering, Riesgo y Producto.

• Formación en Ingeniería, Informática, Ciencia de Datos, Matemáticas o carreras afines.
• 3 a 5+ años de experiencia en MLOps o como Machine Learning Engineer.
• Dominio avanzado de Python.
• Experiencia sólida con CI/CD, Docker y Kubernetes.
• Experiencia práctica con MLflow, Vertex AI o SageMaker.
• Conocimiento en métricas avanzadas de modelos, monitoreo en tiempo real y prácticas de observabilidad.

Responsabilidades principales

• Monitorear drift, performance y estabilidad de modelos de ML en producción.
• Gestionar el deploy, versionamiento y gobernanza de modelos.
• Automatizar retraining, scheduling y pipelines de inferencia.
• Diseñar y mantener feature stores para equipos de Data Science y Analytics.
• Documentar procesos de reproducibilidad, auditoría técnica y validación de modelos.
• Asegurar una infraestructura de ML robusta, resiliente y escalable.
• Colaborar con áreas técnicas y de negocio en la implementación de mejoras continuas.

Competencias buscadas

• Pensamiento sistémico con foco en confiabilidad y escalabilidad.
• Rigurosidad técnica y altos estándares de calidad.
• Capacidad preventiva y resolución efectiva de incidentes en producción.
• Habilidad para alinear decisiones técnicas con objetivos de negocio.

• Modalidad: Presencial en Ciudad de México durante los primeros 3 meses, luego híbrido.
• Jornada: Full-time.
• Tipo de contratación: Contratación directa.
• Salario: Hasta USD 3.500, según seniority.

Proceso de contratación

1. Entrevista con Hiring Manager.
2. Challenge técnico.
3. Oferta.
   

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