Buscamos un Machine Learning Engineer para integrarse al equipo de forecasting de demanda de un cliente integral del sector retail en Estados Unidos. El equipo pronostica volumen de órdenes, unidades y capacidad de fulfillment a través de varios canales de entrega (pickup en tienda, envío a domicilio y entrega en auto) para optimizar la planeación operativa de las tiendas.

Tu rol es el puente entre la investigación de los data scientists y la producción: escalar el procesamiento de datos, construir pipelines de machine learning robustos y lograr que los modelos de forecasting corran de forma confiable a escala. Es un rol 100% remoto, trabajando día a día en inglés con un equipo distribuido en Estados Unidos.

QUÉ HARÁS

- Convertir cargas de trabajo en pandas a PySpark para procesamiento a gran escala.
- Construir y mantener pipelines de machine learning con Kubeflow Pipelines, Vertex AI o Airflow.
- Diseñar componentes de pipeline, orquestación de DAGs y estrategias de caching.
- Integrar validación de datos, entrenamiento y despliegue de modelos en flujos automatizados.
- Optimizar pipelines de datos por desempeño y costo, con formatos y estrategias de particionamiento adecuadas (Parquet, CSV).
- Diseñar y validar datasets en BigQuery: diseño de tablas, particionamiento y clustering.
- Leer, refactorizar y extender código existente con estándares de producción.
- Trabajar en conjunto con data scientists y platform engineers para llevar código de investigación a producción.

REQUISITOS




- Trayectoria sólida y comprobable construyendo y desplegando modelos de machine learning en ambientes productivos.
- Experiencia hands-on con forecasting de series de tiempo (Prophet, ARIMA o equivalente).
- Dominio de Python con estándares de código productivo: pytest, Git, manejo de dependencias (Poetry o UV), pre-commit y linting.
- Experiencia convirtiendo cargas de pandas a PySpark y con frameworks de procesamiento distribuido (Spark, Dask o Ray).
- Experiencia con BigQuery u otra base analítica equivalente: diseño de tablas, particionamiento, clustering y validación de datasets.
- Experiencia construyendo pipelines de machine learning con Kubeflow Pipelines, Vertex AI o Airflow.
- Experiencia hands-on con GCP (Vertex AI, Cloud Storage) o plataforma de nube equivalente.
- Contenedores (Docker) y pipelines de CI/CD para flujos de machine learning.
- Entendimiento de tuning de hiperparámetros, validación de modelos y tracking de experimentos.
- Manejo de secretos y configuración por ambiente.
- Inglés de negocios a nivel avanzado: juntas técnicas, documentación y comunicación diaria en inglés con el equipo del cliente.

DESEABLE (no excluyente)
- Ray para entrenamiento e inferencia distribuida.
- Ecosistema Hadoop: Hive, HDFS, Spark on YARN.




- Monitoreo de modelos y detección de drift.
- Infraestructura como código (Terraform o Cloud Deployment Manager).
- Experiencia en retail, cadena de suministro o forecasting de demanda.
- Kubernetes y conceptos de feature store.
- Experiencia escalando sistemas de machine learning de prototipo a despliegue empresarial.

QUÉ OFRECEMOS
- $30,000 a $40,000 MXN mensuales bajo esquema de contractor/honorarios, según experiencia.
- 100% remoto desde cualquier parte de México.
- Proyecto de septiembre a diciembre de 2026, con posibilidad de extensión.
- Horario alineado a la zona horaria central de Estados Unidos.
- Trabajo en modelos de machine learning que corren en producción a gran escala, con un equipo de ingeniería en Estados Unidos.

Sueldo: $30,000.00 - $40,000.00 al mes

Pregunta(s) de postulación

- Este puesto es bajo esquema de contractor por honorarios, 100% remoto desde México, con un rango de $30,000 a $40,000 MXN mensuales, por un proyecto de septiembre a diciembre de 2026 con posibilidad de extensión. ¿Estás de acuerdo con estas condiciones?
- Describe brevemente un modelo de machine learning que hayas puesto en producción: qué predecía, con qué stack lo entrenaste y desplegaste, cómo escalaste el procesamiento de datos (por ejemplo de pandas a PySpark) y cómo monitoreabas su desempeño.

Experiencia:
- Machine Learning: 3 años (Obligatorio)
- PySpark: 2 años (Obligatorio)

Idioma:
- Inglés (Obligatorio)

Lugar de trabajo: Empleo remoto

📌 Machine Learning Engineer - Forecasting y PySpark - Inglés Avanzado (México)
🏢 Triagons
📍 México