AI Engineer / MLOps Engineer Senior — Híbrido - CDMX — Tech Global - Python,

Descripción del puesto

Sobre la vacante

KodeFree busca un AI Engineer / MLOps Engineer nivel Senior con base sólida en ingeniería de software, machine learning y operación de modelos en producción. Te integrarás a un equipo global colaborando con Producto, Datos y Negocio en proyectos de alto impacto.

Lo que harás:

• Diseñar e implementar soluciones de AI agentic y pipelines RAG para resolver problemas de negocio reales
• Desarrollar modelos de machine learning end-to-end: preparación de datos, entrenamiento, evaluación, despliegue y monitoreo
• Llevar modelos a producción: contenedores, orquestación, concurrencia y optimización de performance
• Integrar soluciones de AI con stacks de datos empresariales (SQL, NoSQL, search y vector databases)
• Operar y mantener pipelines de MLOps con observabilidad, versionamiento y reproducibilidad
• Colaborar con data scientists y engineers para productivizar modelos
• Elevar prácticas de ingeniería: testing, CI/CD, seguridad y documentación

Requisitos:

• 3+ años en software engineering, MLOps o AI engineering
• Experiencia construyendo y operando modelos ML/AI en entornos productivos
• Dominio de Python (código limpio, testeable y eficiente)
• Experiencia con LLMs, deep learning y frameworks agentic (LangChain, LangGraph, AutoGen)
• Conocimiento de Docker, Kubernetes y microservicios
• Experiencia con bases de datos SQL/NoSQL y sistemas de búsqueda/vectoriales
• Familiaridad con cloud platforms (Azure, AWS o GCP)
• Alto sentido de ownership, urgencia y responsabilidad
• Inglés avanzado indispensable

Plus:

• Experiencia con AI observability (LangSmith, Langfuse, Galileo)
• Versionamiento de modelos y datos (MLflow, DVC, W&B)
• Infraestructura como código (Terraform, Helm)

Modalidad & Beneficios:

• Esquema híbrido en CDMX
• Sueldo competitivo + prestaciones de ley y superiores
• Proyectos internacionales con equipos globales
• Cultura colaborativa, foco en calidad, impacto y excelencia técnica

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es tu oportunidad de trabajar en la frontera de la inteligencia artificial aplicada, llevando modelos de última generación a producción en un entorno global. En KodeFree no solo construirás sistemas de AI, sino que definirás las mejores prácticas de MLOps que escalarán a nivel internacional. Aprenderás de equipos multidisciplinarios, trabajarás en proyectos que realmente impactan el negocio y desarrollarás habilidades de ingeniería de producción que son altamente valoradas en el mercado actual. Si te motiva la ingeniería robusta, la escalabilidad y el impacto real, este es el lugar donde tu expertise será desafiado y reconocido.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• Técnicas: Python avanzado, arquitectura de microservicios, contenedorización (Docker/Kubernetes), pipelines de ML, LLMs y frameworks agentic, bases de datos vectoriales, cloud computing
• Soft skills: Pensamiento analítico, comunicación clara con equipos técnicos y no técnicos, autonomía, proactividad, ownership, capacidad para resolver problemas complejos

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portfolio de producción: Documenta proyectos donde hayas llevado modelos a producción, incluyendo métricas de performance, decisiones de arquitectura y lecciones aprendidas
• Domina el storytelling técnico: Practica explicar proyectos complejos de AI/ML a audiencias no técnicas - esto es crucial para roles senior
• Actualiza tu stack de MLOps: Si no tienes experiencia con herramientas específicas mencionadas (LangSmith, MLflow), toma cursos rápidos o haz proyectos personales que las incluyan
• Enfócate en escalabilidad: En entrevistas, siempre menciona cómo optimizas recursos, manejas concurrencia y diseñas para crecimiento

Recursos recomendados

• Tools: LangChain documentation, MLflow tutorials, Kubernetes Academy, Docker best practices
• Influencers: Chip Huyen (MLOps), Andrew Ng (AI), Jeremy Howard (fast.ai)
• Cursos: MLOps Specialization (Coursera), Production Machine Learning Systems (Google), Advanced Kubernetes (Linux Foundation)
• Comunidades: MLOps.community, Data Science Mexico, AI Engineering Podcast

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• "Describe un proyecto completo de ML que hayas llevado a producción, desde el problema de negocio hasta el monitoreo"

*Tip: Estructura tu respuesta con: problema → solución → arquitectura → métricas → desafíos → lecciones aprendidas*

• "¿Cómo manejas el versionamiento de modelos, datos y código en un pipeline de MLOps?"

*Tip: Menciona herramientas específicas (MLflow, DVC, Git) y explica tu workflow de reproducibilidad*

• "¿Qué estrategias usas para optimizar el performance y costo de modelos en producción?"

*Tip: Habla de monitoreo, auto-scaling, caching, model quantization, y trade-offs entre precisión y eficiencia*

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Mid | $3,500 - $5,500 | | Senior | $5,500 - $8,500 | | Lead/Staff | $8,500 - $12,000 |

*Nota: Varía según país, empresa, modalidad (remoto internacional paga más) y tecnologías específicas. Empresas de USA/EU pagando en LATAM suelen ofrecer 30-50% más. Para este rol con stack avanzado (LLMs, Kubernetes, cloud) y experiencia internacional, los rangos superiores son comunes.*

Red flags a considerar

• Bandera roja: "Solo hacemos proof-of-concepts, nunca llevamos nada a producción"

*Qué preguntar: "¿Cuántos modelos tienen actualmente en producción? ¿Cuál es su SLA más largo? ¿Cómo miden el ROI de sus proyectos de AI?"*

• Bandera roja: Equipo de AI aislado sin integración con ingeniería de software

*Qué investigar: Estructura organizacional - ¿reportan a Engineering o a un área separada? ¿Tienen DevOps dedicado o los AI engineers hacen todo?*

• Bandera roja: Expectativas poco realistas sobre LLMs/Agentic AI

*Señal de advertencia: Prometen "AGI" o soluciones mágicas sin mencionar limitaciones, testing riguroso o planes de mitigación de riesgos*