Remote Ml Engineer — Challenge Evaluation & Data Quality

Anyone Ai Inc.; Ciudad de Mendoza; Híbrido; ARS 2.500.000 - 5.000.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Anyone Ai Inc. busca un Ingeniero Senior de Machine Learning / AI con fuerte foco en MLOps y Python para soluciones de IA generativa.

Trabajará registrando experimentos, métricas y modelos, construyendo pipelines reproducibles para entrenamiento, validación o inferencia, y manteniendo versiones de datos, artefactos y modelos para garantizar trazabilidad y colaboración.

Formación

• Experiencia práctica en ML/AI con enfoque en MLOps en producción.
• Conocimientos de plataformas y herramientas GenAI para pipelines y modelos.
• Capacidad de liderar iniciativas técnicas y coordinar equipos.

Responsabilidades

• Registrar experimentos, métricas y modelos para trazabilidad.
• Construir pipelines reproducibles para entrenamiento, validación o inferencia.
• Mantener versiones de datos, artefactos y modelos y garantizar trazabilidad.
• Colaborar con equipos multidisciplinarios y liderar revisiones de arquitectura.

Conocimientos

ML/AI engineering

MLOps

Liderazgo técnico

Colaboración cross‑functional

Resolución de problemas

Herramientas

Python

Pandas

NumPy

Polars

LangChain

LangGraph

LlamaIndex

CrewAI

AutoGen

MLflow

Kubeflow Pipelines

Argo Workflows

SageMaker Pipelines

Vertex AI Pipelines

DVC

LakeFS

Prometheus

Grafana

OpenTelemetry

Evidently AI

WhyLabs

Vector stores

RAG

AWS Bedrock

Azure OpenAI

Google Gemini

Anthropic Claude

AWS Lambda

Cloud Run

Descripción del empleo

Buscamos un Machine Learning / AI Engineer Senior con un sólido enfoque en MLOps y Python que también pueda desempeñarse como AI Engineer para soluciones de IA generativa. Será responsable registrar experimentos, métricas y modelos, construir pipelines reproducibles para entrenamiento, validación o inferencia asi tambien como mantener versiones de datos, artefactos y modelos, garantizando trazabilidad y colaboración.

Conocimientos requeridos

Lenguaje y frameworks de ML & Generative AI

• Python (tipos, Pydantic, AsyncIO) con ecosistema científico (Pandas, NumPy,Polars).
• Frameworks de agentes y orquestación GenAI: LangChain, LangGraph,LlamaIndex, CrewAI, AutoGen.
  Plataforma MLOps & Experimentación
• Tracking y registro de modelos: MLflow Tracking + Model Registry
• Orquestación de pipelines: Kubeflow Pipelines, Argo Workflows, AWS, SageMaker Pipelines, Vertex AI Pipelines.
• Versionado de datos/artefactos: DVC, LakeFS.
  Observabilidad y monitoreo
• Métricas y trazabilidad: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry.
• Calidad de datos/modelos: Evidently AI, WhyLabs.
  Vector DB, RAG & búsqueda semántica
• Servicios managed GenAI: AWS Bedrock, Azure OpenAI Service, Google Gemini, Anthropic Claude.
• Serverless/event‐driven: AWS Lambda, Google Cloud Functions, Cloud Run,Requisitos del perfil
• +5 años de experiencia en ML/AI engineering, con ≥2 años dedicados a MLOps en producción.
• Experiencia desplegando sistemas RAG a escala.
• Capacidad para liderar iniciativas técnicas y coordinar equipos multidisciplinarios.
• Residencia en Buenos Aires, Argentina o disponibilidad para esquema híbrido.
• Valorable experiencia en sector financiero o consultoría tecnológica B2B.
• Diseñar y mantener pipelines de ML y LLMs (entrenamiento, fine‐tuning, inferencia,
  retraining).
• Desplegar modelos ML en producción.
• Implementar y gobernar vector stores y pipelines RAG para exponer capacidades
  de IA generativa sobre datos corporativos.
• Colaborar en la operacion del equipo (estimaciones técnicas, demos y RFPs).
• Liderar revisiones de arquitectura con foco en escalabilidad, resiliencia y
  compliance.
• Investigarse continuamente la evolución de la IA generativa para proponer
  innovaciones.