AI Engineer / Machine Learning Engineer

Virtualent; Buenos Aires; Remote; ARS 181,906,000 - 272,860,000; Full time

Job summary

Virtualent busca un Ingeniero de IA/ML para diseñar y llevar a producción soluciones de IA generativa, modelos LLM y agentes que resuelvan problemas reales de negocio. Debe combinar experiencia en desarrollo de software con ML/IA en producción y traducir experimentación en resultados medibles.

Trabajarás con equipo de producto y negocio, construirás pipelines de datos, desplegarás modelos en APIs y contenedores, y aplicarás prácticas de IA responsable.

Qualifications

• 5+ años en ingeniería de software y 2+ años construyendo sistemas ML/IA en producción.
• Conocimientos sólidos de Python y frameworks modernos de ML.
• Experiencia en despliegue de modelos y pipelines de datos.

Responsibilities

• Diseñar y llevar a producción soluciones de IA generativa, LLMs y agentes.
• Entrenar/ajustar modelos con técnicas modernas (fine-tuning, LoRA/QLoRA).
• Desplegar modelos en APIs, contenedores y entornos en la nube.
• Definir evaluaciones y métricas de negocio para IA.

Skills

Python avanzado

Ingeniería de software

ML en producción

Comunicación técnica

Tools

PyTorch

TensorFlow/JAX

Hugging Face Transformers

LangChain

LlamaIndex

Semantic Kernel

pgvector

Pinecone

Weaviate

FAISS

AWS SageMaker

Azure OpenAI

GCP Vertex AI

Docker

Kubernetes

Git

CI/CD

FastAPI

MLflow

Weights & Biases

Job description

AI Engineer / Machine Learning Engineer

Ingeniero de Inteligencia Artificial / Machine Learning

100% Remoto|Argentina|Inglés C1|(3+ años)

Diseña y lleva a producción soluciones de IA generativa, LLMs y agentes que resuelvan problemas reales de negocio. Buscamos un perfil con experiencia sólida en software + ML/IA en producción, capaz de conectar experimentación, ingeniería y resultados medibles.

¿Qué harás?

Construir aplicaciones basadas en LLM: prompting, RAG, agentes con herramientas, evaluación y guardrails.

Entrenar y afinar modelos mediante fine-tuning, LoRA/QLoRA o técnicas equivalentes.

Seleccionar modelos propietarios u open source considerando calidad, costo y latencia.

Diseñar pipelines de datos para entrenamiento y evaluación, incluyendo limpieza, etiquetado y versionado.

Llevar modelos a producción con APIs de inferencia, contenedores, monitoreo de deriva, costo por token y latencia.

Definir evaluaciones offline/online y medir impacto en métricas de negocio.

Aplicar prácticas de IA responsable: privacidad, sesgos, prompt injection y cumplimiento.

Trabajar con producto y negocio para convertir problemas ambiguos en soluciones de IA con alcance, costo y riesgo claros.

Lo que buscamos

5+ años en ingeniería de software y al menos 2 años construyendo sistemas ML/IA en producción.

Python avanzado; PyTorch o TensorFlow/JAX; Hugging Face Transformers.

LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel o frameworks equivalentes.

Experiencia con bases vectoriales como pgvector, Pinecone, Weaviate o FAISS; embeddings y re-ranking.

Experiencia desplegando modelos en AWS SageMaker/Bedrock, Azure OpenAI/ML o GCP Vertex AI.

Docker, Kubernetes básico, Git, CI/CD, pruebas automatizadas y code review.

Sólidas bases de estadística, álgebra lineal y evaluación de modelos.

Será un plus si tienes

Experiencia en IA generativa pública/open source o portafolio relevante.

Experiencia en banca/fintech, salud, gobierno o SaaS de alto volumen.

AWS ML Specialty, Google Professional ML Engineer o Azure AI Engineer Associate.

Optimización de inferencia con vLLM/TensorRT, cuantización y FinOps para IA.

Tecnologías y herramientas

Python PyTorch Hugging Face LangChain/LlamaIndex OpenAI/Anthropic/Bedrock/Vertex APIs pgvector/Pinecone FastAPI Docker Kubernetes MLflow/Weights & Biases Airflow AWS/Azure/GCP GitHub Actions

Inglés y comunicación

Inglés C1 avanzado, validado durante el proceso de selección. Necesitamos comunicación fluida para reuniones, documentación técnica, diseño, negociación de prioridades y presentación de resultados con equipos de EE.UU.

Español nativo. La documentación, tickets y comunicación oficial del proyecto serán principalmente en inglés.

Modalidad de trabajo

Trabajo 100% remoto desde Argentina; no se requiere reubicación.

Traslape mínimo de 5 horas con horario Pacífico o Central de EE.UU. (por ejemplo, 9:00–14:00 PT).

¿Cómo se medirá tu éxito?

Funcionalidades/modelos de IA llevados a producción y adoptados por usuarios.

Calidad del modelo, tasa de alucinación, satisfacción y costo por solicitud.

Tiempo de experimento a producción inferior a 6 semanas para funcionalidades típicas.

¿Por qué esta oportunidad?

Proyecto internacional con equipos distribuidos y exposición directa a prácticas y tecnologías utilizadas en el mercado de EE.UU.

100% remoto, con flexibilidad y una ruta de crecimiento técnico.