Job description

¡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/AgentCore, SageMaker). MLOps. Orquestación de agentes (LangGraph). CI/CD en GitLab. 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 SageMaker, 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 AgentCore— 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.

Requirements

Must-haves

¡Únete a la revolución Fintech y construye el futuro de las finanzas en México!
¿Quiénes somos?
¿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/AgentCore, SageMaker). MLOps. Orquestación de agentes (LangGraph). CI/CD en GitLab. 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 SageMaker, 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 AgentCore— 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.

Nice-to-haves

None flagged.

Application prep

Use the role’s language and application details while tailoring your materials.

Keywords to mirror

machine learningmlpythonawsci/cddockerkubernetessql

Platform: bamboohr
Effort: medium