Name of the Position: ML Platform Engineer – MLOps & Data Ops
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, Dev Ops, 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. #J-18808-Ljbffr

📌 Ml Platform Engineer (Guadalajara)
🏢 Nurvai
📍 Guadalajara