1 month ago
Mexico City, MexicoMid Level
Responsibilities
- Diseñar, implementar y optimizar la infraestructura y los procesos del ciclo de vida completo de modelos de Machine Learning.
- Definir y construir pipelines de CI/CD para modelos de Machine Learning.
- Automatizar el entrenamiento, la validación y el despliegue de modelos.
- Integrar herramientas de versionado de datos y modelos como DVC y MLflow.
- Implementar monitoreo y retraining para modelos en producción.
- Garantizar la seguridad, gobernanza y cumplimiento normativo del ciclo de vida de ML.
- Colaborar con equipos de Data Science, DevOps y Arquitectura para optimizar flujos.
Requirements
- Más de 2 años de experiencia en MLOps o DevOps aplicado a proyectos de IA.
- Experiencia con MLflow, Kubeflow, Airflow, Docker y Kubernetes.
- Pensamiento analítico y capacidad de resolución de problemas.
- Comunicación efectiva con usuarios técnicos y funcionales.
- Capacidad para traducir requerimientos de negocio en soluciones técnicas BI.
- Experiencia con metodologías ágiles como Scrum y Kanban y con gestión de proyectos.
- Adaptabilidad a entornos multiculturales y proyectos internacionales.
Benefits
- Modalidad de trabajo híbrida en México.
- Compensación competitiva y beneficios superiores a los de Ley.
- Ambiente colaborativo y oportunidades para desarrollar la carrera y las habilidades profesionales.
- Experiencia de reclutamiento y onboarding orientada al desarrollo profesional.
Tech Stack
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About Capgemini
Capgemini is a global IT services and consulting firm that delivers strategy, cloud, AI, software engineering, and managed services to large enterprises and public-sector clients. Founded in 1967 and headquartered in Paris, it is publicly traded on Euronext Paris and operates in 50+ countries. The group expanded its engineering capabilities by acquiring Altran in 2020, now operating as Capgemini Engineering.