Ingeniero en Machine Learning Senior

Hace 2 semanas

Ciudad de México Coppel Jornada completa
Grupo Coppel es una empresa mexicana que promueve la inclusión, diversidad e igualdad de oportunidades, asegurando un trato justo sin hacer diferencia por raza, lugar de origen, religión, creencias, edad, imagen, orientación sexual, identidad de género o discapacidad. Con 84 años de trayectoria, presencia en todo México y más de 120,000 colaboradores, se posiciona como uno de los principales empleadores del país. Tu talento merece los mejores beneficios Prestaciones de ley Salario competitivo Fondo de Ahorro Descuentos en compras de muebles y ropa Aguinaldo Vacaciones Prima vacacional Reparto de utilidades Día libre de cumpleaños Club de protección familiar Becas y programas educativos Útiles escolares para tus hijos Ambiente de trabajo agradable Entre otros beneficios y prestaciones Tu impacto en la organización Diseño de Soluciones End-to-End: Liderar el desarrollo de soluciones de machine learning desde la conceptualización hasta su implementación en producción, asegurando su alineación con los objetivos estratégicos del negocio. Implementación de MLOps: Establecer y estandarizar procesos para el versionado, despliegue, monitoreo y reentrenamiento automático de modelos, garantizando su confiabilidad y escalabilidad. Arquitectura de Datos para Analítica: Diseñar pipelines de datos escalables para el procesamiento y análisis de información, utilizando tecnologías cloud y herramientas modernas de ingeniería de datos. Despliegue en la Nube: Implementar soluciones en entornos cloud (principalmente GCP), aprovechando servicios como BigQuery, Vertex AI, Cloud Run y Cloud Storage. Monitoreo y Gobierno de Modelos: Implementar mecanismos de detección de drift, evaluación continua del desempeño y aseguramiento de la calidad de los datos. Colaboración con Stakeholders: Traducir necesidades del negocio en soluciones analíticas, trabajando de manera cercana con equipos multidisciplinarios. Liderazgo Técnico y Mentoría: Guiar a científicos e ingenieros de datos, fomentando la adopción de mejores prácticas y estándares de la industria. ¿Qué perfil buscamos? Indispensable: Maestría en Ciencias de la Computación, Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial o áreas afines. Conocimientos y Experiencia Esencial Experiencia desarrollando e implementando soluciones de Machine Learning en producción. Dominio de Python, SQL. Experiencia en MLOps, incluyendo CI/CD, versionado de modelos y monitoreo. Experiencia en Google Cloud Platform (GCP): BigQuery, Vertex AI, Cloud Run, Cloud Storage o alguna nube en el ámbito de la ciencia de datos. Desarrollo de pipelines de datos y procesos ETL/ELT. Experiencia en visualización de datos (Looker Studio, Tableau o Power BI). Habilidades de comunicación y liderazgo técnico. Conocimientos Deseables Experiencia con arquitecturas de microservicios (FastAPI o Flask). Conocimientos en herramientas de orquestación como Airflow o Cloud Composer. Familiaridad con prácticas de LLMOps y soluciones de IA generativa. Experiencia en entornos multinube.