AI Engineer / Machine Learning Engineer Ingeniero de Inteligencia Artificial / Machine Learning 100% Remoto |México |Inglés C1 |(3+ años) Diseña y lleva a producción soluciones de IA generativa, LLMs y agentes que resuelvan problemas reales de negocio. Buscamos un perfil con experiencia sólida en software + ML/IA en producción, capaz de conectar experimentación, ingeniería y resultados medibles. ¿Qué harás? Construir aplicaciones basadas en LLM: prompting, RAG, agentes con herramientas, evaluación y guardrails. Entrenar y afinar modelos mediante fine-tuning, Lo RA/QLo RA o técnicas equivalentes. Seleccionar modelos propietarios u open source considerando calidad, costo y latencia. Diseñar pipelines de datos para entrenamiento y evaluación, incluyendo limpieza, etiquetado y versionado. Llevar modelos a producción con APIs de inferencia, contenedores, monitoreo de deriva, costo por token y latencia. Definir evaluaciones offline/online y medir impacto en métricas de negocio. Aplicar prácticas de IA responsable: privacidad, sesgos, prompt injection y cumplimiento. Trabajar con producto y negocio para convertir problemas ambiguos en soluciones de IA con alcance, costo y riesgo claros. Lo que buscamos 5+ años en ingeniería de software y al menos 2 años construyendo sistemas ML/IA en producción. Python avanzado; Py Torch o Tensor Flow/JAX; Hugging Face Transformers. Lang Chain, Llama Index, Semantic Kernel o frameworks equivalentes. Experiencia con bases vectoriales como pgvector, Pinecone, Weaviate o FAISS; embeddings y re-ranking. Experiencia desplegando modelos en AWS Sage Maker/Bedrock, Azure Open AI/ML o GCP Vertex AI. Docker, Kubernetes básico, Git, CI/CD, pruebas automatizadas y code review.



Sólidas bases de estadística, álgebra lineal y evaluación de modelos. Será un plus si tienes Experiencia en IA generativa pública/open source o portafolio relevante. Experiencia en banca/fintech, salud, gobierno o Saa S de alto volumen. AWS ML Specialty, Google Professional ML Engineer o Azure AI Engineer Associate. Optimización de inferencia con v LLM/Tensor RT, cuantización y Fin Ops para IA. Tecnologías y herramientas Python Py Torch Hugging Face Lang Chain/Llama Index Open AI/Anthropic/Bedrock/Vertex APIs pgvector/Pinecone Fast API Docker Kubernetes MLflow/Weights & Biases Airflow AWS/Azure/GCP Git Hub Actions Inglés y comunicación Inglés C1 avanzado, validado durante el proceso de selección. Necesitamos comunicación fluida para reuniones, documentación técnica, diseño, negociación de prioridades y presentación de resultados con equipos de EE. UU. Español nativo. La documentación, tickets y comunicación oficial del proyecto serán principalmente en inglés. Modalidad de trabajo Trabajo 100% remoto desde México; no se requiere reubicación. Traslape mínimo de 5 horas con horario Pacífico o Central de EE. UU. (por ejemplo, 9:00–14:00 PT). ¿Cómo se medirá tu éxito? Funcionalidades/modelos de IA llevados a producción y adoptados por usuarios. Calidad del modelo, tasa de alucinación, satisfacción y costo por solicitud. Tiempo de experimento a producción inferior a 6 semanas para funcionalidades típicas. ¿Por qué esta posibilidad? Proyecto internacional con equipos distribuidos y exposición directa a prácticas y tecnologías utilizadas en el mercado de EE. UU. 100% remoto, con flexibilidad y una ruta de crecimiento técnico. #J-18808-Ljbffr

📌 Ai engineer / machine learning engineer (Ciudad de México)
🏢 Virtualent
📍 Ciudad de México