Empleo de Consultor MLOps en Miguel Hidalgo,CDMX-112737-MX

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Publicado hoy.

Consultor MLOps en Axity

$ 45,000 a 50,000 MXN (Bruto)

Ciudad de México - Híbrido

Empleado de tiempo completo

Inglés : Nivel Intermedio

Objetivo del rol:
Buscamos un Consultor MLOps para rediseñar y optimizar pipelines de datos y Machine Learning, aprovechando al máximo la infraestructura en AWS y asegurando la eficiencia, escalabilidad y confiabilidad de los procesos de datos y modelos.


Responsabilidades principales:

  • Rediseñar y optimizar pipelines de datos y ML en AWS.

  • Implementar y mantener prácticas de MLOps: CI/CD para modelos, versionamiento de datasets y modelos, monitoreo de rendimiento y drift.

  • Configurar e integrar servicios de almacenamiento y orquestación en AWS (S3, Glue, Lambda, ECS/EKS, Step Functions).

  • Asegurar observabilidad y monitoreo de pipelines y modelos productivos con herramientas como CloudWatch, Datadog u otras similares.

  • Colaborar con equipos de Data Engineering, Data Science y Cloud Infrastructure para garantizar migraciones fluidas y sin interrupciones.

  • Documentar procesos, mejores prácticas y guías de migración para facilitar la adopción interna.


Requisitos:

  • Experiencia comprobada en MLOps (mínimo 4 años).

  • Experiencia en feature stores y model registries.

  • Experiencia sólida en Databricks (Azure y/o AWS).

  • Conocimientos avanzados en servicios AWS: S3, Glue, SageMaker, EMR, Lambda, EKS/ECS, IAM.

  • Experiencia en migraciones de datos y ML pipelines entre nubes (deseable Azure → AWS).

  • Dominio de Python, Spark, PySpark y SQL.

  • Experiencia en infraestructura como código (IaC) con Terraform o CloudFormation.

  • Manejo de CI/CD con GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins o similares.

  • Experiencia en monitorización y logging (CloudWatch, Prometheus, ELK, Datadog).

  • Conocimientos en seguridad en la nube y compliance.


Deseables:

  • Certificaciones AWS (Solutions Architect, Machine Learning, Data Analytics).

  • Experiencia en model serving (SageMaker endpoints, MLflow, KFServing).

  • Participación en proyectos de migración cloud a gran escala.

  • Experiencia en DataOps y migración de pipelines/workflows de Azure Databricks a AWS.


Habilidades blandas:

  • Excelentes habilidades de comunicación para interactuar con múltiples stakeholders.

  • Orientación a resultados y mentalidad de mejora continua.

  • Capacidad para documentar y transferir conocimiento.