Ingeniero De Machine Learning Operacional

Acerca del PuestoNuestro cliente está en búsqueda de un Ingeniero de MLOps experimentado y proactivo para unirse a su equipo de ingeniería en Torreón.
Este rol es fundamental para asegurar que nuestros modelos de machine learning y sistemas de IA se implementen, gestionen y monitoreen de manera eficiente y escalable en entornos de producción.
Trabajarás en la intersección de la ingeniería de software, DevOps y ciencia de datos, construyendo y automatizando pipelines robustos para el ciclo de vida completo del ML, garantizando la fiabilidad y el rendimiento de nuestras soluciones de IA.
Responsabilidades ClaveDiseñar, construir y mantener pipelines de MLOps automatizados para el entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos de ML.
Implementar herramientas y prácticas para la gestión del ciclo de vida del modelo, incluyendo versionado, pruebas y despliegue continuo.
Monitorear el rendimiento de los modelos en producción y desarrollar estrategias para su reentrenamiento y optimización.
Colaborar estrechamente con científicos de datos e ingenieros de software para resolver desafíos de implementación.
Gestionar y optimizar la infraestructura de cómputo para cargas de trabajo de ML.
Establecer y mantener las mejores prácticas de ingeniería de ML y DevOps en la organización.
RequisitosLicenciatura en Ciencias de la Computación, Ingeniería o un campo técnico relacionado.
Experiencia probada como Ingeniero de MLOps o en roles similares de DevOps con enfoque en ML.
Sólidos conocimientos de ciclo de vida de machine learning y herramientas asociadas (ej. MLflow, Kubeflow, DVC).
Experiencia con plataformas en la nube (AWS, Azure, GCP) y herramientas de orquestación de contenedores (Docker, Kubernetes).
Dominio de lenguajes de scripting como Python y familiaridad con herramientas de CI/CD.
Excelentes habilidades de resolución de problemas y colaboración en equipos distribuidos en Torreón y de forma remota.
BeneficiosSalario competitivo y bonificaciones basadas en el desempeño.
Oportunidades para trabajar con tecnologías de vanguardia en MLOps y IA.
Entorno de trabajo híbrido y dinámico.
Programas de desarrollo profesional y aprendizaje continuo.
Paquete completo de beneficios médicos y otros incentivos laborales.
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