Remote ML Engineer — Production AI & MLOps

Zebra Technologies; Santiago de Querétaro; A distancia; MXN 400.000 - 700.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Salario competitivo

Seguro médico

Trabajo remoto total

Desarrollo profesional

Descripción de la vacante

Zebra Technologies busca un Ingeniero de Machine Learning para un rol remoto completo. Serás clave en el ciclo de vida de modelos ML, desde la conceptualización hasta el monitoreo en producción, colaborando con un equipo global y proyectos de IA de vanguardia.

Se requieren más de 4 años de experiencia, dominio de Python y bibliotecas ML/DL, experiencia en producción con Docker/Kubernetes y plataformas en la nube, capacidades analíticas y autonomía.

Formación

• Más de 4 años de experiencia profesional en ingeniería de machine learning o rol similar.
• Dominio de Python y bibliotecas ML/DL (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Experiencia en implementación de modelos en producción con contenedores (Docker, Kubernetes).
• Conocimiento de plataformas en la nube y herramientas de MLOps.
• Excelentes habilidades analíticas y capacidad de trabajar de forma independiente.

Responsabilidades

• Desarrollar, implementar y mantener modelos de machine learning escalables.
• Colaborar con científicos de datos para transformar prototipos en soluciones en producción.
• Diseñar y ejecutar experiments para evaluar y mejorar el rendimiento.
• Construir y mantener pipelines de datos e infraestructura MLOps para entrenamiento, despliegue y monitoreo.
• Investigar y aplicar técnicas y herramientas en ML/IA.

Conocimientos

Python

TensorFlow

PyTorch

Scikit-learn

Docker

Kubernetes

AWS SageMaker

Azure ML

Google AI Platform

MLOps

Herramientas

Docker

Kubernetes

Descripción del empleo

Zebra Technologies busca un Ingeniero de Machine Learning para un rol remoto completo. Serás clave en el ciclo de vida de modelos ML, desde la conceptualización hasta el monitoreo en producción, colaborando con un equipo global y proyectos de IA de vanguardia.

Se requieren más de 4 años de experiencia, dominio de Python y bibliotecas ML/DL, experiencia en producción con Docker/Kubernetes y plataformas en la nube, capacidades analíticas y autonomía.