Buscamos Machine Learning Engineers con sólida experiencia en el desarrollo, despliegue y orquestación de modelos predictivos y de decisión, así como en su integración en procesos de negocio reales. El objetivo es garantizar soluciones escalables, confiables y orientadas a generar valor medible para el negocio.

Responsabilidades

- Diseñar, desarrollar y optimizar modelos de Machine Learning para resolver problemas de negocio.
- Implementar modelos de decisión para evaluar escenarios, generar recomendaciones y automatizar acciones.
- Desarrollar y administrar pipelines para la ejecución, integración y orquestación de modelos.
- Gestionar el entrenamiento, la validación, el despliegue y el monitoreo de modelos en entornos productivos.
- Integrar soluciones de Machine Learning mediante APIs, microservicios y plataformas en la nube.
- Aplicar prácticas de MLOps para el control de versiones, monitoreo y gestión del ciclo de vida de los modelos.
- Evaluar el desempeño de los modelos mediante métricas técnicas y de negocio.
- Colaborar con los equipos de Data Science, Data Engineering y áreas de negocio para desarrollar soluciones escalables.

Requisitos técnicos

- Lenguajes de programación: Python y SQL.
- Machine Learning: Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, TensorFlow o PyTorch.
- Modelado de decisiones: Árboles de decisión, analítica predictiva, optimización y análisis de escenarios.
- Orquestación: Apache Airflow, Prefect, Dagster o herramientas equivalentes.
- MLOps: MLflow, pipelines de Machine Learning, CI/CD, monitoreo y control de versiones de modelos.
- Integración: APIs REST, FastAPI y microservicios.
- Plataformas en la nube: Experiencia con AWS, Azure o Google Cloud Platform.
- Contenedores: Docker y Kubernetes.
- Control de versiones: Git, GitHub o GitLab.

Experiencia requerida





- Más de 4 años de experiencia en Machine Learning en modelos de decisión y predictivos.
- Experiencia comprobable en el desarrollo, despliegue y operación de modelos en entornos productivos.
- Experiencia en la automatización y orquestación de datos y pipelines de Machine Learning.
- Conocimientos en optimización de modelos, evaluación del desempeño y mejora continua.
- Capacidad para traducir requerimientos de negocio en soluciones técnicas escalables.
- Inglés conversacional avanzado, con capacidad para comunicarse eficazmente en entornos profesionales.

Competencias principal

- Sólido pensamiento analítico y habilidades para la resolución de problemas complejos.
- Orientación a resultados y toma de decisiones basada en datos.
- Capacidad para diseñar soluciones técnicas y trabajar colaborativamente en equipo.
- Comunicación efectiva con equipos multidisciplinarios.

Requisitos deseables

- Experiencia en Inteligencia de Decisiones (Decision Intelligence) o automatización de decisiones.
- Conocimientos de investigación de operaciones y optimización matemática.
- Experiencia con motores de reglas de negocio y plataformas de toma de decisiones automatizada.
- Familiaridad con técnicas de explicabilidad y gobernanza de modelos, como SHAP, gestión del riesgo de modelos y trazabilidad de auditoría.
- Experiencia en industrias reguladas.

¿Te interesa esta oportunidad? Si tienes experiencia en Machine Learning, automatización y despliegue de modelos, y buscas contribuir a proyectos de alto impacto, te invitamos a postularte y compartir tu experiencia con nosotros.

Si has llevado modelos de Machine Learning a producción y te interesa desarrollar soluciones que permitan gobernar y explicar las decisiones automatizadas, nos gustaría conocerte. Postúlate y cuéntanos sobre tu experiencia.

Sueldo: $35,000.00 - $45,000.00 al mes

Lugar de trabajo: remoto híbrido en Ciudad de México, CDMX

📌 Machine Learning Engineer - Modelos predictivos (Ciudad de México)
🏢 Key Prediction
📍 Ciudad de México