Nuestro cliente está en búsqueda de un Ingeniero de MLOps experimentado y proactivo para unirse a su equipo de ingeniería en Torreón. Este rol es fundamental para asegurar que nuestros modelos de machine learning y sistemas de IA se implementen, gestionen y monitoreen de manera productivo y escalable en entornos de producción. Trabajarás en la intersección de la ingeniería de software, Dev Ops y ciencia de datos, construyendo y automatizando pipelines robustos para el ciclo de vida completo del ML, garantizando la fiabilidad y el rendimiento de nuestras soluciones de IA.
Responsabilidades Clave Diseñar, construir y mantener pipelines de MLOps automatizados para el entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos de ML. Implementar herramientas y prácticas para la gestión del ciclo de vida del modelo , incluyendo versionado, pruebas y despliegue continuo. Monitorear el rendimiento de los modelos en producción y desarrollar estrategias para su reentrenamiento y optimización. Colaborar estrechamente con científicos de datos e ingenieros de software para resolver desafíos de implementación. Gestionar y optimizar la infraestructura de cómputo para cargas de trabajo de ML.
Establecer y mantener las mejores prácticas de ingeniería de ML y Dev Ops en la organización. Requisitos Licenciatura en Ciencias de la Computación, Ingeniería o un campo técnico relacionado. Experiencia probada como Ingeniero de MLOps o en roles similares de Dev Ops con enfoque en ML. Sólidos conocimientos de ciclo de vida de machine learning y herramientas asociadas (ej. MLflow, Kubeflow, DVC). Experiencia con plataformas en la nube (AWS, Azure, GCP) y herramientas de orquestación de contenedores (Docker, Kubernetes). Dominio de lenguajes de scripting como Python y familiaridad con herramientas de CI/CD. Excelentes habilidades de resolución de problemas y colaboración en equipos distribuidos en Torreón y de forma remota. Beneficios Salario competitivo y bonificaciones basadas en el desempeño. Oportunidades para trabajar con tecnologías de vanguardia en MLOps y IA. Entorno de trabajo híbrido y dinámico. Programas de desarrollo profesional y aprendizaje continuo. Paquete completo de beneficios médicos y otros incentivos laborales. #J-18808-Ljbffr