Overview
En ALTEN México buscamos a un Ingeniero de Machine Learning. La persona ideal tendrá experiencia en estandarización de modelos, preparación de entornos, versionamiento, despliegue en GCP y buenas prácticas de MLOps. Será responsable de documentar, optimizar y asegurar la portabilidad y escalabilidad de los modelos dentro del ecosistema de datos en la nube. Actividades principales Colaborar en la estandarización de estructura de código, notebooks y manejo de configuraciones. Gestionar versionado de dependencias, modelos y artefactos. Apoyar en la preparación de entornos de ejecución (Docker, requirements, configuraciones). Adaptar modelos para servicios de GCP (Vertex AI, Cloud Run). Generar documentación clara sobre ejecución de modelos, pipelines y procedimientos de despliegue. Proponer mejoras técnicas basadas en experiencia previa. Diseñar e implementar pipelines de ML adaptados al ec
Full job description
Description
Full Job Description
En ALTEN México buscamos a un Ingeniero de Machine Learning. La persona ideal tendrá experiencia en estandarización de modelos, preparación de entornos, versionamiento, despliegue en GCP y buenas prácticas de MLOps. Será responsable de documentar, optimizar y asegurar la portabilidad y escalabilidad de los modelos dentro del ecosistema de datos en la nube.
Actividades principales
- Colaborar en la estandarización de estructura de código, notebooks y manejo de configuraciones.
- Gestionar versionado de dependencias, modelos y artefactos.
- Apoyar en la preparación de entornos de ejecución (Docker, requirements, configuraciones).
- Adaptar modelos para servicios de GCP (Vertex AI, Cloud Run).
- Generar documentación clara sobre ejecución de modelos, pipelines y procedimientos de despliegue.
- Proponer mejoras técnicas basadas en experiencia previa.
- Diseñar e implementar pipelines de ML adaptados al ecosistema GCP.
- Asegurar escalabilidad para diferentes volúmenes de datos o solicitudes.
Requirements
- Ingeniería en Sistemas Computacionales, Matemáticas, Actuaría, Informática o afín.
- Certificaciones deseables en GCP relacionadas con Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, ML, MLOps o AI.
- Idiomas: inglés intermedio.
- Experiencia mínima de 3 años.
- Experiencia trabajando con modelos en Python y notebooks (Jupyter).
- Conocimientos en preparación de modelos para producción, reproducibilidad y versionamiento.
- Conocimientos avanzados en Python, SQL y MLOps (Git).
- Conocimientos intermedios en algoritmos de ML, GCP (Vertex AI, BigQuery, Airflow, Cloud Functions/Run), data governance y arquitecturas de Data Lake/DWH.
- Experiencia con herramientas de CI/CD.
- Deseable: experiencia con Harness.
Benefits
- Sueldo base competitivo.
- Seguro de gastos médicos mayores (incluye dental y visión).
- 15 días de aguinaldo.
- 25% de prima vacacional.
- 12 días de vacaciones desde el primer año.
- Seguridad social (IMSS).
- Vales de despensa quincenales.
Qualifications And Requirements
Mid-Senior level
Requirements & qualifications
Mid-Senior level
Tips for this job
Practical Job and Scholarship guidance. These tips do not replace official rules or create new eligibility requirements.
- Tailor the CV and application to the responsibilities and required skills stated on the official employer page.
- Use concrete evidence of relevant work, projects and measurable results rather than generic claims.
- Confirm location, work authorization, remote restrictions and sponsorship terms before applying.
- Apply through the original employer or official recruitment destination shown on this page.
Verification notes
Discovered directly from the employer’s public Workable account endpoint with details=true where supported. Public description, responsibilities, requirements and benefits were normalized into complete candidate-facing sections. Complete structured details were extracted from the public authoritative source while preserving the original application link.
Job and Scholarship is the discovery and verification layer. Confirm eligibility, dates, salary/funding and application instructions on the original source before submitting anything.
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