Remote ML Engineer: Generative AI & Production Pipelines

Improving South America; Argentina; Remote; ARS 1,800,000 - 3,200,000; Full time

Benefits offered by this job

Contrato a largo plazo

Remoto 100%

Vacaciones y PTOs

2 bonos al año

2 revisiones salariales al año

Clases de inglés

Equipamiento Apple

Plataforma de cursos en linea

Budget para libros

Budget para materiales de trabajo

mucho mas..

Job summary

Improving South America busca dos Engineers de Machine Learning para diseñar y operar pipelines de LLMs y servicios de ML en producción. Trabajarás en AWS, Snowflake, Docker y Kubernetes, enfocándote en rendimiento, seguridad y escalabilidad, desde desarrollo hasta operación.

Requisitos incluyen experiencia práctica en infraestructuras para LLMs, Python en producción y manejo de herramientas de monitoreo. Se valoran inglés y capacidad de colaborar en un entorno ágil; se ofrecen opciones remotas

Qualifications

• Experiencia práctica en infraestructura para LLMs y agentes: pipelines RAG, vector stores, orquestación de agentes, integraciones MCP, evaluación de modelos o guardrails.
• Python 3.12+ para software de producción, más allá de scripts.
• Snowflake: SQL avanzado y optimización, con dominio de schemas, warehouses y roles.
• Docker: construcción y optimización de imágenes que empaquetan artefactos de ML y sus dependencias.
• Kubernetes: despliegue y operación de workloads, CronJobs.
• AWS: S3, IAM y boto3. EMR es un plus.
• Troubleshooting basado en logs y métricas (Elastic, Datadog).
• pytest y pruebas de casos borde.
• Workflow con Git y GitHub.

Responsibilities

• Diseñar, construir y mantener pipelines de RAG, orquestación de agentes e integraciones MCP que llevan LLMs a producción.
• Desarrollar servicios de ML en Python 3.12+ con código testeable y revisión por PR.
• Empaquetar modelos, agentes y dependencias en imágenes Docker y desplegarlas en Kubernetes, incluyendo CronJobs.
• Implementar capa de datos en Snowflake: SQL avanzado y gestión de roles y warehouses.
• Configurar y operar recursos en AWS (S3, IAM, boto3, EMR).
• Diseñar y ejecutar evaluaciones de modelos y guardrails para medir calidad, seguridad y comportamiento de IA generativa.
• Monitorear jobs y servicios con Datadog o Elastic, analizar logs y métricas.
• Colaborar en entorno ágil, documentando decisiones técnicas y comunicando avances y riesgos.

Skills

Infraestructura LLMs

Pipelines RAG

Orquestación de agentes

Evaluación de modelos

Snowflake SQL

Docker

Kubernetes

AWS

Python en producción

Testing con pytest

Git/GitHub

Monitoreo Datadog/Elastic

Tools

Snowflake

Docker

Kubernetes

AWS

Python

Datadog

Elastic

GitHub

Job description

Improving South America busca dos Engineers de Machine Learning para diseñar y operar pipelines de LLMs y servicios de ML en producción. Trabajarás en AWS, Snowflake, Docker y Kubernetes, enfocándote en rendimiento, seguridad y escalabilidad, desde desarrollo hasta operación.

Requisitos incluyen experiencia práctica en infraestructuras para LLMs, Python en producción y manejo de herramientas de monitoreo. Se valoran inglés y capacidad de colaborar en un entorno ágil; se ofrecen opciones remotas