Name of the Position: ML Platform Engineer – MLOps & DataOps Location/Modality: Guadalajara, Jalisco | On-site

About the role
Serás responsable de construir y operar la plataforma técnica que permite a Nurvai gestionar datos de robótica y desplegar modelos de IA en producción. Trabajarás con pipelines de datos, automatización de Machine Learning e infraestructura multicloud, garantizando la integridad, trazabilidad y disponibilidad de los datos y servicios.

Key Responsibilities
Data Management & Processing
- Administrar bases de datos y mantener el registro, versionado y trazabilidad de datasets y recordings.
- Construir pipelines de ingesta, post-procesamiento y anotación de datos.
- Automatizar validaciones de calidad, limpieza, segmentación y conversión de formatos. MLOps & Model Deployment
- Automatizar el ciclo de vida de modelos: entrenamiento, evaluación, registro, despliegue y reentrenamiento.
- Desarrollar y mantener pipelines para inferencia en tiempo real y batch.
- Implementar procesos de CI/CD para código, datos y modelos. Infrastructure & Operations
- Gestionar infraestructura como código, contenedores y clústeres con GPU.
- Mantener la portabilidad de pipelines entre AWS, GCP, Azure y entornos on-premise.
- Monitorear servicios y modelos en producción, detectar drift y resolver incidentes.
- Optimizar costos de cómputo, controlar accesos y documentar procesos operativos. Qualifications
- Licenciatura o Ingeniería en Ciencias Computacionales, Software,



Ciencia de Datos o carrera afín.
- Experiencia en Data Engineering, DevOps, Platform Engineering o MLOps.
- Experiencia desarrollando pipelines de datos y automatizando procesos.
- Conocimientos de bases de datos, contenedores, CI/CD e infraestructura cloud.
- Capacidad para resolver problemas técnicos y operar sistemas en producción.
- Inglés avanzado (C1–C2), con capacidad para comunicarse eficazmente en entornos profesionales y comprender documentación técnica especializada. Technical Skills
- Python y SQL.
- Bases de datos, metadatos y versionado de datasets.
- Docker y orquestación de contenedores.
- AWS, GCP, Azure e infraestructura on-premise.
- Infrastructure as Code y CI/CD.
- Pipelines de datos y Machine Learning.
- Monitoreo, observabilidad y gestión de recursos de cómputo. Preferred Experience
- Experiencia con Kubernetes y Terraform.
- Experiencia con herramientas de orquestación de pipelines.
- Experiencia con model registry y experiment tracking.
- Experiencia operando workloads de ML con GPU.
- Experiencia en infraestructura multicloud y monitoreo de modelos en producción.

What We Offer
- Jornada completa, lunes a viernes de 8:00 a.m. a 5:00 p.m.
- $40,000 – $45,000 MXN mensuales brutos.
- Prestaciones de ley.
- Participación en proyectos de Inteligencia Artificial y plataformas de datos.
- Ownership técnico sobre pipelines, infraestructura y despliegues de ML.

📌 ML Platform Engineer (Guadalajara)
🏢 Nurvai
📍 Guadalajara