Senior MLOps Engineer - Remote Mexico

Virtualent; Ciudad de México; Remote; MXN 900,000 - 1,500,000; Full time

Job summary

Virtualent busca un Ingeniero de Operaciones de ML para diseñar y operar la plataforma de ML, desde experimentos hasta producción. Trabajarás con pipelines de entrenamiento, despliegue y monitoreo, asegurando costos eficientes y cumplimiento de seguridad en flujos de ML.

Se requiere experiencia en ML en producción, Python avanzado y manejo de herramientas como Docker, Kubernetes y MLflow. Trabajo 100% remoto desde México, con coordinación con equipos en EE. UU.

Qualifications

• 5+ años en software/datos/DevOps y 2+ años operando modelos ML en producción.
• Python avanzado, Docker, Kubernetes, Terraform y al menos una plataforma ML cloud.
• MLflow o equivalente; Airflow, Prefect o Dagster.
• Experiencia con GPU, inferencia de LLM y observabilidad.
• Prometheus/Grafana, Evidently, Arize o similares.
• Comprensión sólida del ciclo de vida y métricas de evaluación de modelos.

Responsibilities

• Diseñar pipelines de entrenamiento, validación y despliegue con CI/CD/CT.
• Servir modelos e inferencia LLM a escala mediante APIs, batch o streaming.
• Implementar registro de modelos, versionado de datos/features, reproducibilidad y gobernanza.
• Monitorear deriva de datos/concepto, calidad, sesgos y costos; definir alertas y reentrenamiento.
• Construir herramientas de autoservicio para científicos de datos, incluyendo entornos y GPUs bajo demanda.
• Asegurar cumplimiento y seguridad de datos en flujos de ML, incluyendo PII, acceso y auditoría.

Skills

Python

Docker

Kubernetes

Terraform

MLflow

Airflow

Prefect

Dagster

Prometheus Grafana

LLM inference

GPU

Observabilidad

Tools

Kubeflow

SageMaker

Vertex AI

Arize

Evidently

Prometheus

Grafana

Terraform

Docker

Kubernetes

Job description

Virtualent busca un Ingeniero de Operaciones de ML para diseñar y operar la plataforma de ML, desde experimentos hasta producción. Trabajarás con pipelines de entrenamiento, despliegue y monitoreo, asegurando costos eficientes y cumplimiento de seguridad en flujos de ML.

Se requiere experiencia en ML en producción, Python avanzado y manejo de herramientas como Docker, Kubernetes y MLflow. Trabajo 100% remoto desde México, con coordinación con equipos en EE. UU.