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¿Buscar crecimiento profesional y un interesante desafío?
Desde Yel Solutions, buscamos incorporar un Ingeniero/ arquitecto de Datos y Machine Learning, para sumarse al equipo de profesionales y expertos informáticos brindando servicio a nuestros clientes.Horario: 8:30 a 17:30 hsArquitecto de Datos & Machine Learning con enfoque en MLOps, pipelines de datos y despliegue de modelos.Estamos enfocados en un competente que actúe como puente entre la ingeniería de datos y la ciencia de datos.
Será responsable de diseñar e implementar soluciones de inteligencia artificial que funcionen en producción, desde la ingesta de datos hasta la exposición de los resultados mediante APIs, pasando por el entrenamiento, empaquetado y monitoreo de modelos.Si te sientes tan cómodo construyendo pipelines con Kafka como optimizando modelos con TensorFlow, y además sabes lo que significa poner un contenedor en Kubernetes, este rol es para ti.Principales ResponsabilidadesArquitectura de datos: Diseñar pipelines de ingesta y procesamiento en tiempo real y batch usando Apache NiFi y Apache Kafka.Modelado y desarrollo: Investigar, entrenar y validar modelos de Machine Learning y Deep Learning con Python (NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
MLOps y despliegue: Empaquetar modelos en Docker y orquestar su ejecución en clústeres Kubernetes, asegurando escalabilidad y alta disponibilidad.Integración:



Desarrollar microservicios con Flask para exponer predicciones a sistemas internos o externos.Monitoreo y reporting: Implementar dashboards técnicos con Grafana y tableros de negocio con Power BI para hacer seguimiento del rendimiento y la calidad de los modelos.Conocimientos imprescindiblesLenguajes: Python avanzado, SQL.Data Engineering: Experiencia real con Apache NiFi y Apache Kafka (streaming, topics, productores/consumidores).
Machine Learning: Uso de frameworks como TensorFlow, PyTorch o XGBoost en proyectos productivos.Contenedores y orquestación: Dominio de Docker y Kubernetes (despliegues, servicios, estrategias de actualización).
Backend básico: Desarrollo de APIs con Flask (o FastAPI) para servir modelos.Observabilidad: Conocimiento de Grafana para monitoreo de infraestructura y modelos.Deseables (no excluyentes, pero muy valorados)Experiencia con herramientas de datos (DataHub, Amundsen, o similares).
Conocimiento de data lakehouse / data warehousing (Snowflake, BigQuery, Delta Lake).
Familiaridad con Kubeflow, Seldon Core o MLflow.Certificaciones en cloud (AWS, Azure, GCP) con foco en servicios de datos y ML.Prestaciones superiores a las de ley.Oportunidad de crecimiento profesional en un entorno dinámico y de alto impacto.Plataforma con beneficios y descuentos corporativos.
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📌 Ingeniero De Datos Y Full Stack (Estado de México)
🏢 Yel Solutions
📍 Estado de México