AI Engineer / Machine Learning EngineerIngeniero de Inteligencia Artificial / Machine Learning100% 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, LoRA/QLoRA 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 buscamos5+ años en ingeniería de software y al menos 2 años construyendo sistemas ML/IA en producción.Python avanzado; PyTorch o TensorFlow/JAX; Hugging Face Transformers.LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel o frameworks equivalentes.Experiencia con bases vectoriales como pgvector, Pinecone, Weaviate o FAISS; embeddings y re-ranking.Experiencia desplegando modelos en AWS SageMaker/Bedrock, Azure OpenAI/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 tienesExperiencia en IA generativa pública/open source o portafolio relevante.Experiencia en banca/fintech, salud, gobierno o SaaS de alto volumen.AWS ML Specialty, Google Professional ML Engineer o Azure AI Engineer Associate.Optimización de inferencia con vLLM/TensorRT, cuantización y FinOps para IA.Tecnologías y herramientasPython PyTorch Hugging Face LangChain/LlamaIndex OpenAI/Anthropic/Bedrock/Vertex APIs pgvector/Pinecone FastAPI Docker Kubernetes MLflow/Weights & Biases Airflow AWS/Azure/GCP GitHub ActionsInglés y comunicaciónInglés 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 trabajoTrabajo 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 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.
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📌 Ai Engineer / Machine Learning Engineer (Xico)
🏢 Virtualent
📍 Xico