Job Description
¡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 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.
• 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.
