6sense

27 oct 2026

Ingeniero/a sénior de MLOps, despliegue avanzado

Estados Unidos

San Francisco, California, United States

PythonSQLAWSKubernetesGo

Traducción automática. Consulta el original.

Nuestra misión

La misión de 6sense es multiplicar lo que importa: crecimiento, retención y eficiencia. Imaginamos un futuro en el que las empresas, los equipos y las personas alcancen su máximo potencial.

Nuestro equipo

Las personas son el corazón y el alma de 6sense. Trabajamos con pasión y propósito. Vivimos según nuestros valores de ser 6sense: ganar como un solo equipo, mantener la curiosidad, hacer lo correcto, adueñarse del resultado y crear sentido de pertenencia. Cada 6sensor desempeña un papel en la definición del futuro de nuestra tecnología líder en el sector. 6sense es un lugar donde las personas que marcan la diferencia se arremangan, asumen riesgos, actúan con integridad y miden el éxito por el valor que creamos para nuestros clientes. Queremos que 6sense sea el mejor capítulo de tu carrera profesional.

Ingeniero/a sénior de MLOps, despliegue avanzado

Ingeniería de despliegue avanzado · Vía predictiva · Sénior

EQUIPO

Ingeniería de despliegue avanzado (FDE), vía predictiva, en Ciencia de Datos e Ingeniería de IA

REPORTA A

Líder de ingeniería de MLOps

NIVEL

Sénior (6+ años)

UBICACIÓN

Estados Unidos

EL PUESTO EN UN PÁRRAFO

Este es un puesto práctico de ingeniería de MLOps. Trabajarás en flujos de trabajo de entrenamiento y actualización de modelos, APIs, orquestación, canalizaciones de datos, supervisión de producción y experiencias orientadas al usuario, como paneles de control de modelos y controles de entrenamiento.

Cuando un cliente necesite un modelo mejor, un flujo de trabajo de actualización o visibilidad sobre el estado del modelo, ayudarás a hacerlo realidad: construir la experiencia, conectarla a sistemas de backend fiables, validar el resultado y operarlo de forma segura en producción.

Serás nuestro primer ingeniero de MLOps en EE. UU., trabajando en estrecha colaboración con el equipo de MLOps en India para que el trabajo del cliente llegue a producción en días, no en semanas. La mayor parte de tu trabajo será entre bastidores, con conversaciones con clientes cuando los detalles técnicos sean importantes.

Por qué este puesto es diferente: No solo mantendrás la infraestructura de ML. Construirás las experiencias de producto y los sistemas de producción que hacen que los modelos predictivos sean más fáciles de lanzar, entender, actualizar y confiar, y luego convertirás lo que funciona para un cliente en algo que beneficie a muchos.

Tenemos una cultura de mentalidad de crecimiento que está representada en todo lo que hacemos, desde la incorporación hasta numerosas iniciativas de aprendizaje y desarrollo, incluido el acceso a nuestra plataforma LinkedIn Learning. El bienestar de los empleados también es una prioridad para nosotros. Organizamos sesiones trimestrales de educación sobre bienestar para fomentar el autocuidado y el crecimiento personal. Desde días de bienestar hasta eventos organizados por ERG, celebramos y energizamos a todos los empleados de 6sense y sus antecedentes.

Lo que harás

Construir para el cliente

Poner en producción modelos predictivos adaptados al cliente, configuraciones y flujos de trabajo de puntuación con rutas de validación, lanzamiento, supervisión y reversión.

Construir y mejorar flujos de trabajo de interfaz de usuario para activadores de entrenamiento, actualizaciones de modelos, resultados de validación, estado del modelo y resolución de problemas operativos.

Mejorar los paneles de control de modelos que hacen que el estado del modelo, los cambios en las puntuaciones, la calidad de los datos, el estado de actualización y los problemas de producción sean comprensibles para los usuarios internos y los clientes.

Construir o modificar las APIs, los servicios de backend, los contratos de datos y los flujos de trabajo de orquestación detrás de esas experiencias.

Automatizar flujos de trabajo de reentrenamiento, validación, promoción y despliegue de modelos para compromisos con clientes.

Crear salvaguardas para la calidad de los datos, las distribuciones de puntuación, los cambios de umbral y los casos extremos antes de que los cambios en el modelo lleguen a producción.

Supervisar modelos y servicios para detectar desviaciones, cambios en los datos, problemas de fiabilidad y regresiones operativas.

Productivizar para todos

Convertir soluciones repetibles para clientes en capacidades reutilizables de producto y plataforma con Producto, Ciencia de Datos e Ingeniería de Plataforma.

Construir plantillas de despliegue, componentes de flujo de trabajo reutilizables e interfaces basadas en configuración que admitan a muchos clientes sin necesidad de trabajo operativo puntual.

Crear herramientas de autoservicio o asistidas para que los equipos inicien entrenamientos, supervisen actualizaciones, revisen resultados de validación y solucionen problemas de modelos de forma segura.

Mejorar la plataforma de MLOps donde sea necesario, incluyendo cargas de trabajo de Kubernetes, computación, canalizaciones, CI/CD, herramientas de despliegue y observabilidad.

Establecer manuales de procedimientos claros, listas de verificación de lanzamiento, pistas de auditoría y procesos de soporte para las operaciones de modelos.

Identificar los puntos de dolor recurrentes de los clientes y convertirlos en requisitos de producto, mejoras de plataforma o herramientas operativas duraderas.

Lo que aportarás

6+ años de experiencia en MLOps, ingeniería de plataformas de ML, ingeniería de backend, ingeniería full-stack o puestos relacionados de ingeniería de producción.

Experiencia en la gestión de sistemas de machine-learning en producción, incluyendo entrenamiento, despliegue, supervisión, reentrenamiento y respuesta a incidentes.

Sólidas habilidades en Python y SQL, incluyendo APIs, servicios de backend, flujos de trabajo asíncronos, pruebas, CI/CD y observabilidad.

Experiencia en la construcción o contribución material a herramientas internas, paneles de control operativos o flujos de trabajo de productos orientados al cliente.

Comodidad depurando en toda la pila: interfaz de usuario, APIs, flujos de trabajo, canalizaciones de datos, artefactos de modelos e infraestructura de producción.

Experiencia en el lanzamiento seguro de cambios en múltiples clientes o entornos de producción, incluyendo despliegue gradual, comprobaciones de impacto y reversión.

Conocimientos prácticos de Kubernetes e infraestructura en la nube.

Sólida comunicación y criterio al equilibrar la urgencia del cliente, la usabilidad, la fiabilidad y la mantenibilidad a largo plazo.

Se valorará: Experiencia rápida en API y Frontend.

Airflow, Spark, MLflow, registros de modelos, canalizaciones de características u orquestación de flujos de trabajo.

Experiencia en AWS, S3, Hive, computación distribuida y SaaS multiinquilino.

Experiencia en despliegue avanzado, consultoría, soluciones, implementación o ingeniería orientada al cliente.

Experiencia en SaaS B2B, datos de comercialización o modelado predictivo.

Cómo es el éxito

En 3 meses

Comprender el ciclo de vida del modelo predictivo y mejorar al menos un cuello de botella significativo de despliegue, soporte o visibilidad.

Aportar planes claros de lanzamiento, supervisión y soporte a los compromisos activos de modelos de clientes.

En 6 meses

Los flujos de trabajo comunes de entrenamiento, actualización, validación y despliegue están sustancialmente más automatizados.

Los paneles de control de modelos o los flujos de trabajo internos proporcionan una visibilidad clara del estado del modelo, la salud y el progreso de la actualización.

Los cambios en los modelos de los clientes pasan a producción más rápido, con controles operativos más sólidos.

En 12 meses

Al menos una solución específica para un cliente se ha convertido en una capacidad reutilizable de producto o plataforma.

El equipo puede entregar y operar de forma fiable modelos adaptados al cliente sin procesos manuales frágiles ni traspasos nocturnos.

Aviso de recopilación y uso de información personal para residentes de California: Aviso y política de privacidad de contratación de California

Empleador de igualdad de oportunidades

6sense es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades de empleo y acción afirmativa. Los solicitantes calificados recibirán consideración para el empleo sin distinción de raza, color, religión, sexo, orientación sexual, percepción o identidad de género, origen nacional, edad, estado civil, estado de veterano protegido o estado de discapacidad. Si necesitas una adaptación razonable para completar esta solicitud, realizar entrevistas, completar cualquier prueba previa al empleo o participar de otro modo en el proceso de selección de empleados, dirige tus consultas a [email protected].

Somos conscientes de los intentos de suplantación de identidad en la contratación que no están afiliados a 6sense de ninguna manera. Todas las comunicaciones por correo electrónico de 6sense se originarán desde el dominio @6sense.com. No te contactaremos inicialmente por mensaje de texto y nunca solicitaremos pagos. Si no estás seguro de si has sido contactado por un empleado oficial de 6sense, comunícate con [email protected]

Nuestros beneficios

Rango de salario base: $191,475.00 - $260,830.00 .

El rango de salario base representa el extremo inferior y superior previsto para este puesto. Los salarios reales pueden variar y pueden estar por encima o por debajo del rango en función de diversos factores, incluidos, entre otros, la ubicación del trabajo y la experiencia. El salario base es un componente del paquete de compensación total de 6sense para este puesto. Otra compensación puede incluir un programa de bonificación o plan de comisiones, y opciones sobre acciones si son aprobadas por la junta directiva de 6sense.

Además, 6sense ofrece una variedad de beneficios, que incluyen una generosa cobertura de seguro médico, seguro de vida y discapacidad, un programa de contrapartida del empleador 401K, días festivos pagados, días de autocuidado y tiempo libre remunerado (PTO). #Li-remote

Los empleados a tiempo completo pueden aprovechar la cobertura médica, la licencia parental remunerada, el tiempo libre remunerado y los días festivos generosos, los días de autocuidado trimestrales y las opciones sobre acciones. Nos aseguraremos de que tengas el equipo y el soporte que necesitas para trabajar y conectar con tus equipos, en casa o en una de nuestras oficinas.

Idiomas

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Nuestra misión

Nuestro equipo

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REPORTA A

NIVEL

UBICACIÓN

EL PUESTO EN UN PÁRRAFO

Lo que harás

Construir para el cliente

Productivizar para todos

Lo que aportarás

Cómo es el éxito

En 3 meses

En 6 meses

En 12 meses

Empleador de igualdad de oportunidades

Nuestros beneficios

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