Empleo de Ingeniero de IA / ML Python Senior en San Pedro Tlaquepaque,JAL-112934-MX

Feria Virtual de Reclutamiento TI 2025 Visitar feria

¡Más de 350 ofertas de trabajo en México, USA y Remoto!

Publicado hoy.

Ingeniero de IA / ML Python Senior en Capital Empresarial Horizonte

$ 80,000 a 90,000 MXN (Bruto)

Jalisco

Empleado de tiempo completo

Inglés : Nivel Avanzado

Capital Empresarial Horizonte Empresa Mexicana especialista en Recursos Humanos y Tecnologías de la Información solicita:

Ingeniero de IA / ML

Ingles conversacional obligatorio

Trabajo en esquema 100% presencial en Guadalajara, Av. al Iteso 8900

Skill set:

  • Python:   desarrollo y experimentación de modelos
  • Scikit-learn
  • TensorFlow
  • AppDynamics   o   Google Analytics   (opcional) – análisis de datos y detección de patrones de comportamiento

Requisitos (6 años):

  • Amplia experiencia en la construcción y despliegue de modelos de Machine Learning.
  • Experiencia en monitoreo y operaciones de MLOps en entornos productivos.
  • Dominio de   Python   y frameworks como   Scikit-learn  ,   TensorFlow   o   PyTorch  .
  • Capacidad para convertir hallazgos de análisis RCA (Root Cause Analysis) en sistemas inteligentes de recomendación.
  • Conocimientos en sistemas de auto-triaje y enrutamiento de tickets basados en IA.
  • Experiencia en la creación de modelos de ML para   clasificación  ,   recomendación   o   análisis predictivo  .
  • Experiencia con sistemas de clasificación y enrutamiento de tickets impulsados por IA.
  • Conocimientos en sistemas de   auto-recuperación (self-healing)   dentro de contextos   SRE   o   DevOps  .

Deseables:

  • Experiencia con   AppDynamics   o   Google Analytics   para minería de patrones y generación de insights predictivos.
  • Conocimiento en integración   CI/CD   para pipelines de ML.
  • Experiencia con herramientas como   Azure Machine Learning  .
  • Certificaciones en   AWS  ,   GCP   o   Azure  .
  • Experiencia en la industria de   viajes y turismo  .


Responsabilidades

  1. Diseñar y desarrollar modelos de ML escalables para predicción de incidentes y sistemas de recomendación de resolución.
  2. Operacionalizar soluciones de ML con reentrenamiento y monitoreo automatizado.
  3. Integrar los resultados de ML en paneles de observabilidad y sistemas de seguimiento de incidentes.