Description

Tu talento merece los mejores beneficios

- Prestaciones de ley

- Salario competitivo

- Fondo de Ahorro

- Descuentos en compras de muebles y ropa

- Aguinaldo

- Vacaciones

- Prima vacacional

- Reparto de utilidades

- Día libre de cumpleaños

- Club de protección familiar

- Becas y programas educativos

- Útiles escolares para tus hijos

- Ambiente de trabajo agradable

- Entre otros ventajas y prestaciones

Tu impacto en la organización

- Asumir la responsabilidad directa de la estabilidad, escalabilidad y rendimiento de las soluciones en producción, gestionando incidentes, automatizando flujos de trabajo y eliminando cuellos de botella.

- Actuar como enlace principal entre el equipo técnico, Científicos de Datos y líderes de negocio (Gerentes de Modelado Avanzado, Direcciones Comerciales y Financieras) para validar requerimientos y traducir objetivos complejos en entregables ejecutables.

- Coordinar y supervisar las solicitudes de datos del equipo, garantizando el acceso oportuno a la información y el cumplimiento riguroso de las normativas de seguridad, confidencialidad y gobernanza.

- Planificar, asignar y supervisar la construcción de pipelines de datos, despliegue de modelos y monitoreo continuo, asegurando la entrega oportuna con altos estándares de calidad y rendimiento.

- Recopilar, analizar y reportar métricas clave de desempeño operativo (velocidad de entrega, calidad de código, nivel de incidentes y tasa de éxito de despliegues) para la toma de decisiones gerencialeDirigir, guiar y desarrollar profesionalmente al equipo de Ingenieros de Machine Learning, gestionando sus procesos de onboarding y fomentando un entorno ágil de colaboración, aprendizaje continuo y crecimiento técnico.

¿Qué perfil buscamos?

Formación: Licenciatura/Ingeniería en disciplinas cuantitativas (Ciencias de la Computación, Ciencia de Datos, Matemáticas, Actuaría, Ing. en Sistemas o afines).

- Deseable: Maestría en Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial, Ingeniería de Software,



Cloud Engineering o Big Data & Analytics. (Doctorado en IA, ML o Sistemas Distribuidos es un plus).

- Experiencia: Mínimo 6 años de experiencia en roles técnicos (MLOps, Data Engineering o Software Engineering), con al menos 2 a 3 años liderando equipos técnicos o ejerciendo como Tech Lead / Gerente de Ingeniería. Experiencia demostrable liderando proyectos tecnológicos de ciclo completo utilizando metodologías ágiles (Scrum, Kanban) y herramientas como Jira.

Experiencia sólida en plataformas Cloud (principalmente GCP, AWS), despliegue de microservicios (Docker, Kubernetes, FastAPI/Flask), pipelines de ETL/ELT y conceptos avanzados de CI/CD para Machine Learning.

- Dominio avanzado de Python y SQL; experiencia en orquestación de datos y frameworks de procesamiento (Apache Airflow, Spark, Databricks)

- Conocimiento: Certificaciones Cloud/ML: AWS Certified Data Analytics, GCP Professional ML Engineer, GCP Professional Data Engineer o CKA (Kubernetes). Metodológicas: Scrum Master Certified (SMC) o TOGAF Certified.

- Manejo de herramientas como MLflow, Kubeflow, TFX, Seldon, Grafana, Prometheus y familiaridad con soluciones de IA Generativa

- Inglés nivel intermedio-avanzado (B2 o superior)

Responsibilities

- Liderar, guiar y desarrollar profesionalmente al equipo de Ingenieros de ML, para fomentar un ambiente de alta colaboración, aprendizaje continuo y crecimiento técnico. 2. Gestionar los recursos y el proceso de onboarding del equipo, para garantizar su rápida integración y acelerar su productividad y autonomía desde el inicio. 3. Planificar, asignar y supervisar la ejecución de tareas de construcción de pipelines,



despliegue de modelos y monitoreo, para asegurar la entrega oportuna y con altos estándares de calidad de los proyectos del equipo. 4. Realizar análisis de factibilidad y viabilidad técnica, así como las propuestas de solución y arquitectura para los nuevos proyectos de analítica e IA, para asegurar que las iniciativas sean viables y cuenten con un diseño claro antes de su ejecución. 5. Coordinar y supervisar el proceso de solicitud de datos realizado por el equipo, para garantizar el acceso oportuno a la información y el estricto cumplimiento de las normativas de seguridad y confidencialidad. 6. Actuar como enlace de comunicación principal entre los Ingenieros y los líderes técnicos , para traducir los requerimientos complejos y asegurar el perfecto alineamiento del equipo con los objetivos del proyecto. 7. Colaborar de cerca con los Científicos de Datos para validar los requerimientos técnicos y funcionales de los modelos, para asegurar que los despliegues cumplan con el comportamiento esperado y la correcta integración en producción. 8. Garantizar la aplicación de las mejores prácticas de MLOps y desarrollo mediante revisiones de código continuas, para asegurar que cada solución cumpla con los estándares de calidad, arquitectura y seguridad, tanto los definidos internamente en el CENIC como los establecidos a nivel corporativo. 9. Asumir la responsabilidad por la estabilidad y el rendimiento de las soluciones en producción, para garantizar la continuidad operativa mediante la coordinación de incidentes y la correcta documentación. 10. Optimizar continuamente los flujos de trabajo del equipo mediante la identificación de cuellos de botella y la automatización, para incrementar la eficiencia operativa y la fiabilidad de las entregas. 11. Recopilar y reportar las métricas de desempeño operativo del equipo , para proporcionar visibilidad a la gerencia senior y habilitar una toma de decisiones informada sobre el rendimiento.

📌 Gerente De Integracion Y Despliegue (Ciudad de México)
🏢 Coppel Enterprise
📍 Ciudad de México