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 productivo 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/Dev Ops 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/Sage Maker/Vertex AI Airflow v LLM/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 (Ciudad de México)
🏢 Virtualent
📍 Ciudad de México