• Diseñar, implementar y optimizar la infraestructura y procesos necesarios para el ciclo de vida completo de modelos de Machine Learning, asegurando su despliegue, monitoreo y mantenimiento en entornos productivos de manera optimizado y escalable.
• Definir y construir pipelines de CI/CD para modelos de Machine Learning.
• Automatizar procesos de entrenamiento, validación y despliegue de modelos.
• Integrar herramientas de versionado de datos y modelos (DVC, MLflow).
• Implementar prácticas de monitoreo y retraining para modelos en producción.
• Garantizar la seguridad, gobernanza y cumplimiento normativo en el ciclo de vida de ML.
• Colaborar con equipos de Data Science, DevOps y Arquitectura para optimizar flujos.
Conocimientos y experiencia necesaria:
• Más de 2 años en MLOps o DevOps aplicado a proyectos de IA.
Experiencia en herramientas como MLflow, Kubeflow, Airflow, Docker, Kubernetes
Habilidades:
• Pensamiento analítico y enfoque en la resolución de problemas.
• Comunicación efectiva con usuarios técnicos y funcionales.
• Capacidad para traducir requerimientos de negocio en soluciones técnicas BI.
• Experiencia en metodologías ágiles (Scrum, Kanban) y gestión de proyectos.
• Adaptabilidad a entornos multiculturales y proyectos internacionales.
Tu carrera en Capgemini
• Al trabajar en un ambiente de equipo, nuestros consultores se enfocan en el análisis, diseño y desarrollo de soluciones basadas en tecnología para los clientes de Capgemini.
• Trabajarás en conjunto con especialistas funcionales, técnicos y del negocio para ayudar a desarrollar la implementación e integración de soluciones y sistemas innovadores incluyendo metodologías, técnicas y herramientas.
• Contribuirás de una manera responsable y oportuna con la satisfacción del cliente proporcionando servicios y productos que generan valor agregado.
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📌 ABL - Consultor Mlops (Ciudad de México)
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