Klyver recluta y evalúa técnicamente perfiles de Datos e IA en México y LATAM para empresas de EE.UU. y Canadá. Cobramos un fee de colocación único — el cliente contrata directamente, como contractor, vía su propia entidad o un EOR de su elección.
Los perfiles de datos e IA con más demanda.
De pipelines de datos a integraciones productivas con LLMs.
Data Engineers
Pipelines, ETL/ELT, Airflow, dbt, Spark.
Analytics Engineers
Modelado de datos, dbt, warehouses modernos.
BI
Looker, Power BI, Tableau — dashboards para decisiones de negocio.
AI/ML Engineers
Modelos de ML en producción, MLOps, feature stores.
LLM / GenAI
Integraciones con LLMs, RAG, agentes, fine-tuning.
Data Science
Modelado estadístico, experimentación, A/B testing.
Un proceso de reclutamiento, no una plantilla de outsourcing.
Klyver no vende una fábrica de desarrollo ni administra tu nómina. Encontramos y evaluamos al profesional; tú decides cómo lo contratas.
Defines la vacante
Rol, stack, seniority y rango de compensación. Sin mínimos de volumen — desde una posición.
Sourcing y evaluación técnica
Buscamos en México y LATAM, filtramos por experiencia real y hacemos screening técnico antes de presentarte a nadie.
Recibes perfiles evaluados
Shortlist con evidencia concreta de lo que sabe hacer el candidato, no solo un CV.
Tú contratas, directamente
Como contractor, vía tu propia entidad o el EOR que ya uses. Klyver no se interpone en la relación laboral.
Fee de colocación
Un pago único al contratar, sin retainer y sin facturación mensual recurrente por el candidato.
Preguntas frecuentes
El screening busca evidencia de trabajo real: integraciones productivas con LLMs, arquitecturas RAG en producción, evaluación y mitigación de alucinaciones, y decisiones de costo/latencia — no solo conocimiento conceptual del tema.
Sí. MLOps está en la intersección de Data/IA y DevOps — evaluamos experiencia con pipelines de entrenamiento, versionado de modelos, monitoreo de drift y despliegue en producción.
El Data Engineer se evalúa más en pipelines, orquestación e infraestructura de datos. El Analytics Engineer se evalúa en modelado de datos, calidad y capa semántica para consumo de negocio. Son screenings distintos aunque compartan herramientas.
Sí. Es un caso común: empresas que necesitan su primer Data Engineer o Analytics Engineer para sentar las bases, sin necesidad de contratar un equipo completo desde el día uno.
También reclutamos estos perfiles.
Software Engineers
Full Stack, Backend, Frontend, Python, Java, .NET, Node.js, React.
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