AI Platform Engineer — Remoto - México — AI/ML Platform - AWS, Kubernetes, Python, Terraform

Descripción del puesto

Sobre la vacante

Quadrant Technologies busca un AI Platform Engineer para unirse a su equipo en modalidad remota desde México bajo contrato. El rol se enfoca en construir y escalar infraestructura de inteligencia artificial a gran escala en AWS.

Responsabilidades principales:

• Construir y escalar plataformas de AI en AWS utilizando EKS (Elastic Kubernetes Service)
• Desarrollo en Python para automatización y orquestación
• Automatización de infraestructura con Terraform y CloudFormation
• Implementación de pipelines de MLOps y DevOps usando GitHub Actions
• Trabajar con plataformas como Databricks y Domino Data Labs

Requisitos clave:

• Experiencia sólida en AWS y Kubernetes (EKS)
• Habilidades prácticas en Python e Infrastructure as Code (IaC)
• Mentalidad DevOps/MLOps con enfoque en automatización
• Excelente comunicación y capacidad para resolver problemas complejos

Modalidad: Remoto desde México Tipo de contrato: Contrato

¿Por qué deberías aplicar?

Esta es una oportunidad única para trabajar en la vanguardia de la infraestructura de AI con una empresa que está construyendo plataformas de machine learning a escala. Aprenderás de las mejores prácticas en MLOps mientras trabajas con tecnologías de punta como EKS, Databricks y Terraform. El rol te permitirá desarrollar experiencia en uno de los campos más demandados del mercado tech actual, con impacto directo en cómo las organizaciones implementan y escalan sus soluciones de inteligencia artificial.

Tips y consejos de VacantesDigitales.com

Skills indispensables

• AWS Core Services: EC2, S3, IAM, VPC, EKS
• Kubernetes: Administración de clusters, pods, services, deployments
• Python: Scripting, automatización, integración con APIs de AWS
• Terraform/CloudFormation: Infraestructura como código, módulos reutilizables
• GitHub Actions: CI/CD pipelines, automatización de workflows
• MLOps: Conocimiento de plataformas como MLflow, Kubeflow, o herramientas similares
• Soft Skills: Comunicación clara, resolución de problemas, trabajo en equipo distribuido

Tips prácticos para este puesto

• Prepara tu portfolio de IaC: Ten ejemplos de módulos de Terraform o CloudFormation que hayas creado, especialmente si involucran EKS o servicios de ML en AWS.
• Demuestra experiencia con pipelines: Explica cómo has implementado CI/CD para proyectos de ML, incluyendo testing, deployment y monitoreo.
• Conoce el ecosistema MLOps: Familiarízate con herramientas como Databricks, MLflow, Sagemaker y cómo se integran con Kubernetes.
• Practica troubleshooting de EKS: Prepárate para preguntas sobre debugging de clusters, scaling issues o problemas de networking en Kubernetes.

Recursos recomendados

• Documentación oficial: AWS EKS Documentation, Terraform Registry, Kubernetes.io
• Cursos: "AWS Certified DevOps Engineer" en A Cloud Guru, "MLOps Fundamentals" en Coursera
• Herramientas: Kubectl, Helm, AWS CLI, Terraform CLI
• Influencers a seguir: Kelsey Hightower (Kubernetes), Forrest Brazeal (Cloud), Chip Huyen (MLOps)
• Comunidades: r/devops en Reddit, AWS Community Builders, MLOps.community

Preguntas frecuentes en entrevistas para este rol

• "Describe cómo desplegarías un modelo de ML en EKS usando Terraform"

*Tip:* Explica el flujo completo: desde crear el cluster EKS, configurar nodos, desplegar el modelo como un deployment, configurar servicios y ingress, y agregar monitoreo. Menciona consideraciones de seguridad y costos.

• "¿Cómo manejarías el scaling automático de un servicio de inferencia en Kubernetes?"

*Tip:* Habla sobre Horizontal Pod Autoscaler (HPA) basado en métricas de CPU/memoria o custom metrics, y cómo integrarlo con CloudWatch para métricas de negocio. Menciona también el cluster autoscaler de EKS.

• "Explica la diferencia entre MLOps y DevOps en el contexto de AWS"

*Tip:* Enfócate en cómo MLOps agrega capas específicas para ML: versionado de datos y modelos, experiment tracking, model monitoring y drift detection. Da ejemplos concretos usando herramientas como SageMaker Model Monitor o integrando MLflow con EKS.

Rango salarial estimado (LATAM)

Basado en datos de Glassdoor, Computrabajo, GetOnBoard y el mercado actual: | Nivel | Rango mensual USD | |-------|-------------------| | Mid | $3,500 - $5,000 | | Senior | $5,000 - $7,500 | | Lead/Staff | $7,500 - $10,000+ |

*Nota: Para roles de AI/ML Platform con AWS y Kubernetes, los salarios suelen estar en el rango superior. Empresas de USA/EU pagando en LATAM para contratos remotos pueden ofrecer 30-50% más, especialmente para seniors con experiencia comprobada en MLOps.*

Red flags a considerar

• Falta de claridad en el stack MLOps: Si la empresa no puede explicar qué herramientas usan para experiment tracking, model registry o monitoring, puede indicar inmadurez en sus procesos de ML.

*Qué preguntar:* "¿Qué herramientas usan para versionado de modelos y experiment tracking? ¿Cómo manejan el drift detection en producción?"

• Infraestructura desorganizada: Señal de alerta si mencionan "scripts manuales" o "deployments ad-hoc" en lugar de pipelines automatizados con IaC.

*Qué investigar:* Pregunta sobre el porcentaje de infraestructura gestionada con Terraform/CloudFormation y cómo manejan los cambios.

• Expectativas poco realistas con AI: Común en startups que quieren "hacer AI" sin entender los requisitos de infraestructura.

*Señal de advertencia:* Si hablan de "implementar deep learning a escala" pero el equipo de plataforma es de 1-2 personas, pregunta sobre recursos, roadmap y priorización.