Ai Agent Engineer

Outlier

Neuquén

Remote

ARS 184,482,000 - 276,723,000

Full time

2 days ago
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Benefits offered by this job

100% remoto
Rol estratégico y alta visibilidad
Equipo internacional y crecimiento

Job summary

Coderio busca un Senior Machine Learning Engineer para unirse al equipo de Data & Machine Learning y liderar iniciativas de desarrollo, entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos de ML en AWS.

La persona elegida guiará a un equipo junior, establecerá buenas prácticas de MLOps, experimentación y versionado, y asegurará modelos confiables y escalables para entornos productivos.

Qualifications

  • Al menos 4 años en ML/MLOps o roles relacionados.
  • Experiencia práctica con Amazon SageMaker.
  • Experiencia en entrenamiento y despliegue de modelos usando SageMaker.
  • Experiencia con monitoreo de modelos y datos en entornos productivos.
  • Conocimiento de data drift y de monitoreo de modelos.
  • Conocimiento de Amazon SageMaker Clarify.
  • Conocimiento de Amazon Neptune.
  • Sólidos principios de MLOps: versionado, experimentación y despliegue.

Responsibilities

  • Liderar y acompañar a un equipo junior en la construcción y evolución de modelos de ML.
  • Apoyar el entrenamiento de modelos utilizando SageMaker, priorizando reproducibilidad.
  • Participar en el despliegue de modelos en SageMaker hacia producción.
  • Definir y promover buenas prácticas de MLOps: versionado, experimentación y despliegue.
  • Implementar estrategias de monitoreo de modelos y datos en producción.
  • Participar en detection de data drift y degradación del rendimiento.
  • Proporcionar guía técnica y estándares de ingeniería ML al equipo.

Skills

Technical leadership
SageMaker hands-on
MLOps practices
Model monitoring
Data drift analysis
Graph ML
Explainability & fairness
AWS

Tools

Amazon SageMaker
Amazon Neptune
Graph Neural Networks (GNN)

Job description

100% remoto


Sr Machine Learning Engineer - AWS
Sobre nosotros

Coderio diseña y desarrolla soluciones digitales escalables para empresas globales. Combinamos una sólida experiencia técnica con una mentalidad orientada a producto para liderar iniciativas de software complejas de principio a fin. Trabajamos con clientes internacionales, valoramos la autonomía y la comunicación clara, y construimos relaciones a largo plazo a través de la excelencia técnica.

Más información: coderio.com

Estamos buscando un/a Senior Machine Learning Engineer para sumarse a un equipo de Data & Machine Learning y brindar liderazgo técnico en el desarrollo, entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos de Machine Learning sobre AWS .

La persona que se incorpore tendrá un rol clave acompañando y guiando a un equipo junior, estableciendo buenas prácticas de MLOps, experimentación, versionado y despliegue , y contribuyendo a garantizar que los modelos sean confiables, monitoreables y estén preparados para ambientes productivos.

¿Qué vas a hacer en este rol?
  • Liderazgo Técnico: Guiar y acompañar a un equipo junior en la construcción y evolución de modelos de Machine Learning.

  • Model Training: Apoyar el entrenamiento de modelos utilizando Amazon SageMaker , asegurando buenas prácticas de experimentación y reproducibilidad.

  • Model Deployment: Participar en el despliegue de modelos en Amazon SageMaker y acompañar al equipo durante el proceso hacia producción.

  • MLOps: Definir y promover buenas prácticas para el versionado, experimentación, entrenamiento y despliegue de modelos.

  • Model Monitoring: Implementar y asesorar sobre estrategias de monitoreo de modelos y datos en entornos productivos.

  • Data & Model Drift: Participar en la detección y análisis de data drift, model drift y degradación del rendimiento de los modelos.

  • Model Explainability & Fairness: Brindar lineamientos sobre explicabilidad, sesgo y evaluación de modelos , promoviendo soluciones confiables y responsables.

  • Graph Machine Learning: Acompañar casos de uso relacionados con grafos y Graph Neural Networks (GNN) .

  • Technical Guidance: Ayudar al equipo a resolver desafíos técnicos y promover estándares de ingeniería y Machine Learning.

Requisitos
  • Experiencia de al menos 4 años en roles de Machine Learning Engineering, MLOps o roles relacionados .

  • Experiencia práctica y hands-on con Amazon SageMaker .

  • Experiencia en entrenamiento y despliegue de modelos utilizando SageMaker .

  • Experiencia con monitoreo de modelos y datos en entornos productivos.

  • Conocimiento y experiencia trabajando con data drift y model monitoring .

  • Experiencia con Amazon SageMaker Clarify .

  • Conocimiento o experiencia con Amazon Neptune .

  • Sólidos conocimientos de prácticas de MLOps , incluyendo versionado, experimentación y despliegue de modelos.

  • Capacidad para establecer buenas prácticas y acompañar técnicamente a perfiles junior.

Será un plus
  • Experiencia con Graph Machine Learning .

  • Experiencia desarrollando o trabajando con Graph Neural Networks (GNN) .

  • Experiencia avanzada con Amazon Neptune .

  • Experiencia diseñando estrategias completas de model monitoring .

  • Experiencia trabajando con soluciones de Machine Learning en ambientes productivos de alta escala.

Beneficios
  • 100% remoto

  • Compromiso a largo plazo, con autonomía e impacto

  • Rol estratégico y de alta visibilidad en una cultura de ingeniería moderna

  • Equipo internacional colaborativo y liderazgo técnico sólido

  • Plan de carrera y crecimiento dentro de Coderio

¿Por qué unirte a Coderio?

En Coderio valoramos el talento sin importar la ubicación. Somos una empresa remote-first , apasionada por la tecnología, el trabajo colaborativo y la compensación justa.

Ofrecemos un entorno inclusivo, desafiante y con oportunidades reales de crecimiento. En este rol vas a tener la posibilidad de trabajar con tecnologías modernas de Machine Learning y AWS , aportar tu experiencia técnica y ayudar a impulsar las mejores prácticas dentro de un equipo en crecimiento.

Si te motiva construir soluciones con impacto, compartir conocimiento y acompañar a otros profesionales en su desarrollo ,


$1 - $1 a month

Compensation details: 1-1


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