Remote Ml Engineer — Challenge Evaluation & Data Quality

Anyone Ai Inc.; La Pampa; Híbrido; ARS 91.155.000 - 167.117.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

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

Responsable de registrar experimentos, métricas y modelos, construir pipelines reproducibles para entrenamiento, validación e inferencia, y garantizar trazabilidad y colaboración entre equipos. Se valora experiencia en despliegue de sistemas RAG y gobernanza de datos, con modalidad híbrida en Buenos Aires.

Formación

• Más de 5 años de experiencia en ML/AI engineering, con al menos 2 años en MLOps en producción
• Experiencia desplegando sistemas RAG a escala
• Capacidad para liderar iniciativas técnicas y coordinar equipos
• Conocimiento de pipelines de entrenamiento, validación e inferencia, y gobernanza de datos
• Conocimiento de herramientas de observabilidad y trazabilidad (Prometheus, Grafana, OpenTelemetry)
• Conocimiento de herramientas de gestión de artefactos y datos (MLflow, DVC)

Conocimientos

Liderazgo técnico

Coordinación de equipos multidisciplin

Gestión de proyectos ML/AI

Herramientas

Python (Pydantic, AsyncIO)

MLflow Tracking

Kubeflow Pipelines

Argo Workflows

LangChain

LangGraph

LlamaIndex

DVC

LakeFS

Prometheus

Grafana

OpenTelemetry

Vividera Evidently AI

WhyLabs

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.
• Investigar continuamente la evolución de la IA generativa para proponer
  innovaciones.