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Requisitos y responsabilidades
¡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.RequirementsEstamos en búsqueda de un MLOps 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.Benefits🚀 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.
Opcionalmente, puedes añadir más información después (beneficios comunes, preguntas de pre-selección, etc.)