MLOps Engineer (AWS) (México Only)

¡Trabaja en DaCodes!

Somos una firma de expertos en software y transformación digital de alto impacto.

Durante 10 años hemos creado soluciones enfocadas en la tecnología e innovación gracias a nuestro equipo de casi 300 talentosos #DaCoders, incluyendo desarrolladores, arquitectos, diseñadores UX/UI, PMs, QA testers y más. Nuestro equipo colabora en proyectos con clientes en LATAM y Estados Unidos, logrando resultados sobresalientes.

En DaCodes, tendrás la oportunidad de impulsar tu desarrollo profesional, trabajar en diversos proyectos dentro de distintas industrias, y contribuir al diseño, implementación y optimización de infraestructuras en la nube.

Nuestros DaCoders tienen un gran impacto en el éxito de nuestro negocio y el de nuestros clientes. Serás el experto que participará en nuestros proyectos y tendrás acceso a startups disruptivas y marcas globales.

Estamos en búsqueda de unMLOps Engineer (AWS) para integrarse a un proyecto enfocado en una plataforma de forecasting de demanda y optimización de horarios operando en producción sobre AWS.

La persona seleccionada será responsable de garantizar la estabilidad, confiabilidad y escalabilidad de los pipelines existentes, participando activamente en despliegues, monitoreo, automatización y mejora continua de la plataforma. Este rol está orientado a la operación y mantenimiento de soluciones de Machine Learning en producción, más que al desarrollo de modelos desde cero.

Buscamos a alguien con 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.
• 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.

Stack técnico (core indispensable):

• Python 3.12 sólido: pandas, Polars, numpy, scikit-learn, XGBoost; capacidad de refactorizar código ajeno.

• AWS: Lambda, S3, IAM, CloudWatch, Step Functions, SageMaker, ECR.

• Docker: build y debug de imágenes.

• CI/CD: Azure DevOps o equivalente (GitHub Actions / GitLab CI).

• IaC: lectura y edición de SAM / CloudFormation.

• Git + pytest: trabajo por ramas, PRs y pruebas unitarias.

Deseable (nice to have):

• Glue, EventBridge, MLflow.

• Multiprocessing en Python.

• OR-Tools / CP-SAT (optimización con restricciones) — se puede capacitar.

• Snowflake, DevSecOps.

Requisitos mínimos:

• 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.

🚀 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.