DESCRIPCIóN

Diseñar, automatizar y optimizar la infraestructura tecnológica y el ciclo de vida de los modelos de Machine Learning, garantizando despliegues continuos (CI/CD/CT), alta disponibilidad, seguridad y escalabilidad en entornos productivos.

Será responsable de diseñar e implementar pipelines automatizados para procesamiento de datos, entrenamiento, validación y despliegue de modelos de ML. Administrará y optimizará infraestructura Cloud, implementará sistemas de monitoreo para detectar data drift, concept drift y degradación del rendimiento de los modelos, y aplicará prácticas de versionado, seguridad y gobernanza de datos.

REQUISITOS

- Experiencia en plataformas Cloud como AWS, GCP o Azure.
- Conocimientos de MLOps y herramientas de orquestación como MLflow, Kubeflow o Apache Airflow.
- Experiencia con Docker y Kubernetes.
- Conocimientos de infraestructura como código mediante Terraform o CloudFormation.
- Experiencia con herramientas de CI/CD como GitHub Actions, GitLab CI/CD o Jenkins.
- Pensamiento sistémico.
- Capacidad de resolución estratégica de problemas.
- Colaboración interfuncional.
- Enfoque en la estabilidad operativa.

📌 MLOps Engineer (México)
🏢 Acute-Talent
📍 México