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AI​/ML Engineer Sr

Trabajo disponible en: Iztapalapa, Mexico City, México
Empresa: Red Amigo Dal S.a.p.i. Of C.v. S.o.f.o.m. E.n.r
Tiempo completo puesto
Publicado en 2026-09-06
Especializaciones laborales:
  • TI/Tecnología
    Machine Learning, Ingeniero de IA, Científico de datos
Descripción del trabajo
Puesto: AI/ML Engineer Sr.
Location: Iztapalapa

¡Únete a la revolución Fintech y construye el futuro de las finanzas en México!

¿ Quiénes somos?

Somos la empresa de tecnología financiera líder en México, impulsando a más de 70.000 clientes a alcanzar sus sueños. Nuestra misión es empoderar a las pequeñas y medianas empresas del país con soluciones innovadoras (financiamiento, tarjeta de crédito y pagos) para superar sus desafíos y convertirlas en los motores del crecimiento económico. Aspiramos a ser el aliado ideal de los emprendedores, contribuyendo al desarrollo de la comunidad, el país y el planeta.

Tu reto:

Diseñar, desplegar y operar en producción soluciones de machine learning y sistemas agénticos basados en LLMs, cubriendo el ciclo completo: pipelines de datos y features reproducibles, despliegue y monitoreo de modelos, y workflows de agentes virtuales que resuelven casos de uso de negocio con altos estándares de performance, confiabilidad, costo, seguridad y gobierno de datos.

¿ Qué buscamos?

Licenciatura en Ciencias de la Computación, Ingeniería de Software, Matemáticas, Estadística o afín (concluido y título/cédula profesional).

Especialidad:
Artificial Intelligence, Machine Learning o Sistemas Distribuidos.

4 años en ingeniería de software o ML, de los cuales al menos 2 años con modelos y/o LLMs en producción.

Skills técnicos:
Python avanzado y concurrencia. AWS (Bedrock/Agent Core, Sage Maker). MLOps. Orquestación de agentes (Lang Graph). CI/CD en Git Lab. Docker/Kubernetes.

Lenguajes de programación:
Python (nivel experto) y SQL avanzado.

Responsabilidades

Diseñar, construir y operar pipelines reproducibles de datos, features, entrenamiento e inferencia, asegurando consistencia entre entrenamiento y servicio (training-serving skew).

Desplegar, versionar y monitorear modelos de machine learning en producción sobre Amazon Sage Maker, incluyendo estrategias de rollback, detección de drift y control de latencia y costo.

Construir workflows agénticos y agentes virtuales de extremo a extremo con frameworks de orquestación modernos, resolviendo manejo de estado, herramientas, memoria y tolerancia a fallas.

Integrar y operar modelos de lenguaje sobre Amazon Bedrock —incluido Agent Core— y APIs de proveedores, gestionando prompts, structured outputs, throughput, cuotas y costo por interacción.

Desarrollar pipelines de RAG y búsqueda semántica que garanticen respuestas fundamentadas en las fuentes de información de la organización.

Definir e instrumentar el framework de evaluación y observabilidad de los sistemas de IA: trazas, datasets de evaluación, métricas de calidad, latencia, alucinación y costo.

Colaborar para construir o mantener pipelines de CI/CD e infraestructura como código, incluyendo pruebas automatizadas, contenerización y despliegues controlados.

Desarrollar servicios y procesos distribuidos de alta demanda en Python con foco explícito en performance: concurrencia, colas, backpressure, idempotencia, caching y profiling. Orquestados con Temporal.

Asegurar que todas las soluciones cumplan con los estándares de seguridad, privacidad, gobierno de datos y guardrails aplicables a flujos con LLMs.

Documentar diseños, decisiones técnicas y código; formar a otros colaboradores sobre prácticas de ML Engineering e IA aplicada.

¿ Qué ofrecemos?

Un ambiente de trabajo dinámico y colaborativo donde podrás desarrollar tu potencial al máximo.

Oportunidades para aprender y crecer profesionalmente utilizando tecnologías de vanguardia.

Un equipo apasionado y talentoso con el que podrás compartir conocimientos y experiencias.

Paquete de compensación competitivo y beneficios atractivos.

La oportunidad de impactar positivamente en la vida de miles de personas y contribuir al desarrollo del país.

Esquema híbrido CDMX/Estado de México; 100% remoto al interior de la República y/o LATAM.
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