Consultor MLops

hace 1 semana


Tenochtitlán, México Capgemini A tiempo completo

Posición: Consultor MLopsUbicación: MéxicoIndustria: CPRDModalidad de trabajo: HíbridoTus funciones:Diseñar, implementar y optimizar la infraestructura y procesos necesarios para el ciclo de vida completo de modelos de Machine Learning, asegurando su despliegue, monitoreo y mantenimiento en entornos productivos de manera eficiente y escalable.Definir y construir pipelines de CI/CD para modelos de Machine Learning.Automatizar procesos de entrenamiento, validación y despliegue de modelos.Integrar herramientas de versionado de datos y modelos (DVC, MLflow).Implementar prácticas de monitoreo y retraining para modelos en producción.Garantizar la seguridad, gobernanza y cumplimiento normativo en el ciclo de vida de ML.Colaborar con equipos de Data Science, DevOps y Arquitectura para optimizar flujos.Conocimientos y experiencia necesaria: Experience: 2+ años en MLOps o DevOps aplicado a proyectos de IA.Experiencia en herramientas como MLflow, Kubeflow, Airflow, Docker, Kubernetes.Habilidades:Pensamiento analítico y enfoque en la resolución de problemas.Comunicación efectiva con usuarios técnicos y funcionales.Capacidad para traducir requerimientos de negocio en soluciones técnicas BI.Experiencia en metodologías ágiles (Scrum, Kanban) y gestión de proyectos.Adaptabilidad a entornos multiculturales y proyectos internacionales.Tu carrera en Capgemini Al trabajar en un ambiente de equipo, nuestros consultores se enfocan en el análisis, diseño y desarrollo de soluciones basadas en tecnología para los clientes de Capgemini.Trabajarás en conjunto con especialistas funcionales, técnicos y del negocio para ayudar a desarrollar la implementación e integración de soluciones y sistemas innovadores incluyendo metodologías, técnicas y herramientas.Contribuirás de una manera responsable y oportuna con la satisfacción del cliente proporcionando servicios y productos que generan valor agregado.Capgemini ofrece una compensación competitiva y beneficios superiores a los de Ley.Nuestras oficinas centrales están en París, Francia y tenemos presencia en más de 50 países. Somos más de 340 mil profesionales en México, ubicados en Ciudad de México, Aguascalientes y Monterrey.Capgemini ha desarrollado metodologías propias a nivel global: Collaborative Business Experience y Rightshore.Te encantará trabajar en Capgemini porque:Ofrecemos una experiencia única de reclutamiento y onboarding, y te ayudamos a construir las bases de tu carrera y habilidades profesionales.Proveemos un ambiente de trabajo colaborativo basado en nuestros 7 valores: Honestidad, Audacia, Confianza, Libertad, Espíritu de Equipo, Modestia y Diversión.Promovemos un ambiente que te permite planear y desarrollar tu carrera.“En Capgemini México, el objetivo es atraer al mejor talento y lograr un ambiente laboral diverso e inclusivo por lo que no se discrimina por motivo de raza, sexo, orientación sexual, identidad o expresión de género o cualquier otra característica propia de la persona. Todas las solicitudes son bienvenidas y serán consideradas para concurso con base en el mérito del candidato contra el trabajo y/o la experiencia para el puesto. Por motivos de validación, usaremos de manera segura tus datos incluyendo pero no limitado a tu imagen en video o screenshots durante los procesos de selección, contratación y/o On boarding , para tu seguridad, puedes revisar nuestro aviso de privacidad .


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    hace 1 semana


    Tenochtitlán, México Capgemini A tiempo completo

    Posición: Consultor MLopsUbicación: MéxicoIndustria: CPRDModalidad de trabajo: HíbridoTus funciones:Diseñar, implementar y optimizar la infraestructura y procesos necesarios para el ciclo de vida completo de modelos de Machine Learning, asegurando su despliegue, monitoreo y mantenimiento en entornos productivos de manera eficiente y escalable.Definir y...

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    hace 2 días


    San Lorenzo Tenochtitlán, México Capgemini A tiempo completo

    Posición: Consultor MLops Ubicación: México Industria: CPRD Modalidad de trabajo: Híbrido Tus funciones: Diseñar, implementar y optimizar la infraestructura y procesos necesarios para el ciclo de vida completo de modelos de Machine Learning, asegurando su despliegue, monitoreo y mantenimiento en entornos productivos de manera eficiente y escalable....