Machine Learning Engineer - Modelos predictivos

Buscamos Machine Learning Engineers con sólida experiencia en el desarrollo, despliegue y orquestación de modelos predictivos y de decisión , así como en su integración en procesos de negocio reales. El objetivo es garantizar soluciones escalables, confiables y orientadas a generar valor medible para el negocio. Responsabilidades Diseñar, desarrollar y optimizar modelos de Machine Learning para resolver problemas de negocio. Implementar modelos de decisión para evaluar escenarios, generar recomendaciones y automatizar acciones. Desarrollar y administrar pipelines para la ejecución, integración y orquestación de modelos. Gestionar el entrenamiento, la validación, el despliegue y el monitoreo de modelos en entornos productivos. Integrar soluciones de Machine Learning mediante APIs, microservicios y plataformas en la nube. Aplicar prácticas de MLOps para el control de versiones, monitoreo y gestión del ciclo de vida de los modelos. Evaluar el desempeño de los modelos mediante métricas técnicas y de negocio. Colaborar con los equipos de Data Science, Data Engineering y áreas de negocio para desarrollar soluciones escalables. Requisitos técnicos Lenguajes de programación: Python y SQL. Machine Learning: Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, TensorFlow o PyTorch. Modelado de decisiones: árboles de decisión, analítica predictiva, optimización y análisis de escenarios. Orquestación: Apache Airflow, Prefect, Dagster o herramientas equivalentes. MLOps: MLflow, pipelines de Machine Learning, CI/CD, monitoreo y control de versiones de modelos. Integración: APIs REST, FastAPI y microservicios. Plataformas en la nube: Experiencia con AWS, Azure o Google Cloud Platform. Contenedores: Docker y Kubernetes. Control de versiones: Git, GitHub o GitLab. Experiencia requerida Más de 4 años de experiencia en Machine Learning en modelos de decisión y predictivos. Experiencia comprobable en el desarrollo, despliegue y operación de modelos en entornos productivos. Experiencia en la automatización y orquestación de datos y pipelines de Machine Learning. Conocimientos en optimización de modelos, evaluación del desempeño y mejora continua. Capacidad para traducir requerimientos de negocio en soluciones técnicas escalables. Inglés conversacional avanzado, con capacidad para comunicarse eficazmente en entornos profesionales. Competencias clave Sólido pensamiento analítico y habilidades para la resolución de problemas complejos. Orientación a resultados y toma de decisiones basada en datos. Capacidad para diseñar soluciones técnicas y trabajar colaborativamente en equipo. Comunicación efectiva con equipos multidisciplinarios. Requisitos deseables Experiencia en Inteligencia de Decisiones ( Decision Intelligence ) o automatización de decisiones. Conocimientos de investigación de operaciones y optimización matemática. Experiencia con motores de reglas de negocio y plataformas de toma de decisiones automatizada. Familiaridad con técnicas de explicabilidad y gobernanza de modelos, como SHAP, gestión del riesgo de modelos y trazabilidad de auditoría. Experiencia en industrias reguladas. ¿Te interesa esta oportunidad? Si tienes experiencia en Machine Learning, automatización y despliegue de modelos, y buscas contribuir a proyectos de alto impacto, te invitamos a postularte y compartir tu experiencia con nosotros. Si has llevado modelos de Machine Learning a producción y te interesa desarrollar soluciones que permitan gobernar y explicar las decisiones automatizadas, nos gustaría conocerte . Postúlate y cuéntanos sobre tu experiencia. Sueldo: $35,000.00 - $45,000.00 al mes Lugar de trabajo: remoto híbrido en Ciudad de México, CDMX