Machine Learning Engineer

¡Sé parte de Stefanini!​ En Stefanini somos más de 30.000 genios, conectados desde 41 países, haciendo lo que les apasiona y co-creando un futuro mejor.​ Responsabilidades y atribuciones: Desarrollar y mantener pipelines de ML altamente automatizados para entrenamiento, validación e implementación de modelos a gran escala. Colaborar estrechamente con los equipos de ingeniería de software para integrar flujos de trabajo de ML en el ciclo de desarrollo de software, aplicando prácticas de DevOps y MLOps. Implementar y gestionar infraestructura de computación distribuida y herramientas de orquestación para soportar flujos de trabajo de ML en entornos de producción. Desarrollar métricas y herramientas de monitoreo para evaluar el rendimiento y la calidad de los modelos en producción. Automatizar tareas de mantenimiento y monitoreo para garantizar la estabilidad y confiabilidad continua de los sistemas de ML. Identificar las diferentes necesidades de datos e información (Fuentes, Catálogos, Indicadores, Dimensiones), atendiendo a los procesos y fuentes actuales de negocio así como los disponibles dentro de la arquitectura de Data Analytics, mismos que faciliten el dimensionamiento y propuesta de atención del producto. Proponer estrategias de integración de datos a productos/herramientas considerando a las necesidades de negocio para robustecer el valor de los entregables Requisitos y competencias: Habilidades avanzadas de programación en Python y conocimiento de bibliotecas de ML, como TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn, etc. SQL ETL (preferentemente DataIku) Herramientas de flujos analíticos (Alteryx, tableau prep, data fusion, etc) Administración de bases de datos Conexiones ODBC – JDBC Spark Inglés Intermedio Deseables: Clientes de base de datos (dbeaver, mysql, sqlmanager, etc) Conocimiento en computación en la nube Hive Experiencia sólida en desarrollo de software y operaciones de ML, con énfasis en MLOps. Desarrollar y mantener pipelines de ML altamente automatizados para entrenamiento, validación e implementación de modelos a gran escala. Colaborar estrechamente con los equipos de ingeniería de software para integrar flujos de trabajo de ML en el ciclo de desarrollo de software, aplicando prácticas de DevOps y MLOps. Skills: Analítico, proactivo, buena comunicación y adquirir conocimiento de negocio Modalidad: Remota ¿Qué obtendrás al trabajar con nosotros? Sueldo acorde a experiencia Prestaciones de Ley Bonos mensuales fijos por puntualidad, asistencia y apoyo a restaurante Vales de Despensa Descuentos con empresas de entretenimiento, gimnasios, escuelas de idiomas, universidades y más Plan de capacitación y crecimiento profesional

Location: México, MX

Posted Date: 5/12/2025