Senior Machine Learning Engineer

Creai

. Diseñar, desarrollar e implementar soluciones avanzadas de ML en producción con alta disponibilidad y baja latencia .

Posted 10/22/2026full-timeRemote • MexicoSeniorWebsite

Core Competencies

Role fit

Core Competencies

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Expertise in designing and implementing advanced machine learning solutions with a focus on high availability and low latency. Proficient in MLOps practices, including CI/CD pipelines, model versioning, and performance monitoring.

Highest-signal resume keywords

Machine Learning Application ExperienceAdvanced Python ProficiencyMLOps KnowledgeExperience with PyTorch and TensorFlowLeadership in Technical Projects

ATS Keywords

Tailor your resume

Applicant Tracking System Keywords

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Hard Skills

Machine LearningModel OptimizationData Strategy DefinitionFeature SelectionEnd-to-End ML SolutionsCI/CD Pipeline DesignModel VersioningPerformance MonitoringData Privacy KnowledgeGenerative Models Experience

Soft Skills

Technical LeadershipMentoringCollaboration

Tools & Technologies

AWSGCPAzureMLflowKubeflowDVCAirflowVertex AIScikit-learnXGBoost

Industry Keywords

MLOpsNLPComputer VisionTime SeriesEthics in AIExplainable AIModel Governance

Tech Stack

Tools & technologies

AirflowAWSAzureGoogle Cloud PlatformOpen SourcePythonPyTorchScikit-LearnTensorflow

About the role

Key responsibilities & impact

Diseñar, desarrollar e implementar soluciones avanzadas de ML en producción con alta disponibilidad y baja latencia
Seleccionar algoritmos, optimizar modelos y asegurar la calidad del código
Diseñar plataformas de ML legibles para humanos y agentes, con pipelines modulares, contratos explícitos y entornos reproducibles
Definir qué experimentos y decisiones pueden delegarse o automatizarse y cuáles requieren verificación humana
Establecer límites para casos de uso de alto impacto, regulados o irreversibles
Liderar iniciativas técnicas y proyectos de alto impacto entre múltiples equipos y dominios
Guiar decisiones técnicas clave como referente técnico
Definir estrategias de datos, selección de features, preprocesamiento y arquitecturas de modelos
Colaborar con líderes de producto, data scientists y equipos de ingeniería para integrar y desplegar soluciones
Evaluar y mejorar el stack de ML, herramientas, procesos y prácticas de MLOps
MentorizAR a ingenieros junior y mid-level
Promover excelencia técnica, innovación y mejora continua

Requirements

What you’ll need

Título universitario en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Matemáticas, Estadística o campos afines
Más de 5 años de experiencia comprobada en machine learning aplicado
Dominio avanzado de Python y librerías de ML
Experiencia con PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn y XGBoost
Experiencia sólida en AWS, GCP o Azure y servicios específicos de ML
Capacidad para diseñar y construir soluciones de ML end-to-end
Conocimientos profundos y experiencia práctica en MLOps
Diseño e implementación de pipelines de CI/CD para ML
Versionado de modelos y datos, monitoreo de rendimiento y estrategias de rollback
Experiencia liderando equipos técnicos, gestionando proyectos de ML o dirigiendo iniciativas técnicas complejas
Se valoran modelos generativos, NLP, visión por computador o series temporales
Se valoran conocimientos en privacidad de datos, ética en IA, XAI y gobernanza de modelos
Se valora participación en comunidades técnicas, open source, publicaciones o speaking
Se valoran MLflow, Kubeflow, DVC, Airflow o Vertex AI
Uso de agentes de IA en trabajo productivo real de ML, con criterio sobre aportes y riesgos

Benefits

Comp & perks

Trabajo 100% remoto con horario alineado a CST
PTO ilimitado
Presupuesto anual para desarrollo: cursos, certificaciones y conferencias
Presupuesto para equipamiento
Cobertura médica privada o subsidios para seguro médico
Plan de carrera y mentoría con expertos en IA y tecnología
Ambiente de startup dinámico y flexible, con autonomía y enfoque en resultados
Flexibilidad y bienestar para el balance vida-trabajo