Operar y mantener en producción la plataforma de forecasting de demanda y optimización de horarios.
Garantizar que los pipelines de ML corran de forma confiable en AWS, identificando y resolviendo incidentes proactivamente.
Gestionar despliegues de modelos y servicios usando Docker, CI/CD y herramientas de IaC (SAM / CloudFormation).
Refactorizar y mejorar código Python existente para aumentar rendimiento, mantenibilidad y cobertura de pruebas.
Monitorear servicios y pipelines mediante CloudWatch y herramientas equivalentes.
Colaborar con el equipo de data science para integrar nuevas versiones de modelos al entorno productivo.
Participar en revisiones de código (PRs) siguiendo buenas prácticas de Git y pytest.
Documentar configuraciones, decisiones de infraestructura y procedimientos operativos.

3–5 años de experiencia en roles de MLOps, DevOps o infraestructura de ML.
Experiencia demostrable manteniendo pipelines de ML en producción sobre AWS.
Perfil proactivo con capacidad de trabajar de forma autónoma.
Modalidad: Híbrido CDMX.
Sólida experiencia en Python, servicios cloud de AWS, automatización de despliegues y buenas prácticas de ingeniería de software, capaz de trabajar sobre código existente, optimizar procesos y asegurar la continuidad operativa de los sistemas.

🚀 Integración a marcas globales y startups disruptivas.
🏡 Trabajo remoto/Home office.
📍 En caso de requerir modalidad híbrida o presencial, serás informado desde la primera sesión.
⏳ Horario ajustado a la célula de trabajo/proyecto asignado.
📅 Trabajo de lunes a viernes.
🎉 Día off en tu cumpleaños.
🏥 Seguro de gastos médicos mayores (aplica para México).
🛡️ Seguro de vida (aplica para México).
🌎 Equipos de trabajo multiculturales.
🎓 Acceso a cursos y certificaciones.
📢 Meetups con invitados especiales del área de IT.
📡 Eventos virtuales de integración y grupos de interés.
📢 Clases de inglés.
🏆 Oportunidades dentro de nuestras diferentes líneas de negocio.
🏅 Orgullosamente certificados como Great Place to Work.

MLOps Engineer – AWS

Key skills