MLOps Engineer
Ingeniero de Operaciones de Machine Learning
100% Remoto|México|Inglés C1|(5+ años)
Construye y opera la plataforma que lleva modelos de Machine Learning e IA generativa desde el experimento hasta producción de forma reproducible, monitoreada, segura y optimizado en costos.

¿Qué harás?

Diseñar pipelines de entrenamiento, validación y despliegue con CI/CD/CT.

Servir modelos e inferencia LLM a escala mediante APIs, batch o streaming.

Implementar registro de modelos, versionado de datos/features, reproducibilidad y gobernanza.

Monitorear deriva de datos/concepto, calidad, sesgos y costos; definir alertas y reentrenamiento.

Construir herramientas de autoservicio para científicos de datos, incluyendo entornos y GPUs bajo demanda.

Asegurar cumplimiento y seguridad de datos en flujos de ML, incluyendo PII, acceso y auditoría.

Lo que buscamos

5+ años en software/datos/DevOps y 2+ años operando modelos ML en producción.

Python avanzado, Docker, Kubernetes, Terraform y al menos una plataforma ML cloud.

MLflow o equivalente; Airflow, Prefect o Dagster.

Experiencia con GPU, inferencia de LLM y observabilidad.

Prometheus/Grafana, Evidently, Arize o similares.

Comprensión sólida del ciclo de vida y métricas de evaluación de modelos.

Será un plus si tienes

AWS ML Specialty, Google Professional ML Engineer o CKA.

Feature stores como Feast/Tecton, vector DBs y RAG en producción.





Banca/salud y requisitos de explicabilidad/auditoría.

Go o Rust para componentes de alto rendimiento.

Tecnologías y herramientas
Python Kubernetes Docker Terraform MLflow Kubeflow/SageMaker/Vertex AI Airflow vLLM/KServe Feast Prometheus/Grafana Evidently/Arize AWS/GCP/Azure

Inglés y comunicación

Inglés 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 trabajo

Trabajo 100% remoto desde México; no se requiere reubicación.

Traslape mínimo de 5 horas con horario Pacífico o Central de EE.UU. (por ejemplo, 9:00–14:00 PT).

¿Cómo se medirá tu éxito?

Tiempo de modelo entrenado a producción inferior a 1 semana.

Modelos en producción con monitoreo de deriva y plan de reentrenamiento.

Costo de inferencia por mil solicitudes y disponibilidad de endpoints ≥99.9%.

¿Por qué esta oportunidad?

Proyecto internacional con equipos distribuidos y exposición directa a prácticas y tecnologías utilizadas en el mercado de EE.UU.

100% remoto, con flexibilidad fuera y una ruta de crecimiento técnico.

#J-18808-Ljbffr

📌 MLOps Engineer (Santiago Mexquititlán Barrio 1ro.)
🏢 Virtualent
📍 Santiago Mexquititlán Barrio 1ro.