Reclutador: Victor Beltran
Ubicación: México
Industria: CPRD
Modalidad de trabajo: Híbrido

Tus funciones:
Diseñar, implementar y administrar plataformas MLOps para industrializar modelos de Machine Learning en ambientes productivos.
Automatizar el ciclo de vida completo de modelos de IA y ML desde entrenamiento hasta despliegue y monitoreo.
Implementar pipelines de entrenamiento, validación, despliegue y retraining de modelos.
Gestionar repositorios de modelos, artefactos y experimentos.
Diseñar e implementar estrategias de versionamiento de datos, modelos y pipelines.
Administrar Model Registry y procesos de promoción entre ambientes.
Implementar estrategias de monitoreo y observabilidad para modelos en producción.
Detectar Data Drift, Concept Drift y degradación de desempeño de modelos.
Implementar alertamiento y mecanismos automáticos de remediación.
Colaborar con equipos de Data Science, Data Engineering, DevOps y Arquitectura.
Diseñar procesos de despliegue continuo para modelos mediante CI/CD.




Administrar infraestructura basada en contenedores y Kubernetes.
Implementar estrategias de Champion/Challenger Testing para validación de modelos.
Ejecutar rollbacks seguros ante degradación o fallas en producción.
Garantizar estándares de seguridad, trazabilidad, gobernanza y cumplimiento sobre plataformas de Machine Learning.
Optimizar costos, rendimiento y disponibilidad de plataformas de IA.

Deseable:
SageMaker MLOps.
Azure Machine Learning.
Vertex AI.
Databricks MLOps.
ArgoCD.
Argo Workflows.
KServe.
Seldon Core.
Feast Feature Store.
Prometheus.
Grafana.
OpenTelemetry.
Lakehouse Architecture.
Data Governance.
Responsible AI.
LLMOps.
Generative AI Operations.
Certificaciones Cloud (AWS, Azure o GCP).
Certificaciones Kubernetes o Terraform.

Habilidades:
Pensamiento analítico y enfoque en la resolución de problemas.
Comunicación efectiva con usuarios técnicos y funcionales.
Capacidad para t

📌 Consultor Mlops Ciudad De México
🏢 Capgemini
📍 Ciudad de México