Reclutador : Victor Beltran

Ubicación: México

Industria: CPRD
Modalidad de trabajo: Híbrido

Tus funciones:

• 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 creativos 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.

• Capgemini ofrece una c

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