Remote Ml Engineer - Large-Scale Recommender Systems

Quora, Inc.; Municipio de Rincón de los Sauces; A distancia; ARS 91.725.000 - 183.450.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

100% remoto

Long-term autonomy and impact

International team

Descripción de la vacante

Coderio ofrece una posición de Senior Machine Learning Ops Engineer para liderar la arquitectura, desarrollo y automatización del ciclo de vida de ML, desplegando modelos en producción en un entorno de ingeniería moderno.

Trabajarás de forma 100% remota, con un equipo internacional y un foco en prácticas de MLOps, escalabilidad de datos y eficiencia de costos en la nube, mentorando a perfiles junior y alineando soluciones con el negocio.

Formación

• Titulación en ingeniería de software o informática, o experiencia equivalente en data engineering o ML.

Responsabilidades

• Arquitectar y desarrollar soluciones de ML end-to-end.
• Gestionar el ciclo de vida completo de ML desde desarrollo a producción.
• Colaborar con data engineers y data scientists para escalar soluciones.
• Evaluar arquitecturas en la nube para rendimiento y coste.
• Mentorizar al equipo y promover prácticas de ingeniería.

Conocimientos

Python

SQL

Spark

Docker

Git

Bash scripting

FastAPI

SageMaker Studio

Airflow

CloudFormation

AWS

GCP

Data architectures

Team player

Communication skills

Educación

Bachelor's degree in software engineering or computer science

Herramientas

Docker

Git

Shell scripting

FastAPI

Airflow

Descripción del empleo

Coderio designs and delivers scalable digital solutions for global companies. We combine strong technical expertise with a product mindset to lead complex software initiatives end‑to‑end. We work with international clients, value autonomy and clear communication, and build long‑term partnerships through technical excellence. More information:

This is a high‑impact technical role. We are looking for a Senior Machine Learning Ops Engineer to join our team. You will own the architecture, development, and automation of end‑to‑end machine learning solutions. Operating within an established engineering team, you will be a key player in bridging the gap between data science and software engineering, evaluating cloud solutions, and deploying scalable machine learning models into production.

This is a hands‑on execution role. You are responsible for the technical health of the ML lifecycle, the performance and cost‑efficiency of the cloud architecture, and delivering high‑quality, scalable solutions that drive business value.

What To Expect In This Role (Responsibilities)

• ML Architecture & Development: Architect and develop robust, end‑to‑end machine learning solutions.
• MLOps & Automation: Manage and automate the complete machine learning lifecycle, ensuring seamless transitions from development to production.
• Cross‑Functional Collaboration: Collaborate closely with data engineers and data scientists to create highly scalable solutions and integrate them with other technical areas across the software development life cycle.
• Cloud & Architecture Strategy: Work on cloud solutions, actively evaluating the performance and cost‑efficiency of potential architectures.
• Business Alignment: Interact with other teams and stakeholders to deeply understand business challenges and propose effective technical solutions.
• Mentorship & Advocacy: Communicate technical concepts clearly and teach teams how to properly use and adopt the new developments.

Requirements

• Educational Foundation: Bachelor’s degree in software engineering/computer science, or proven equivalent experience in data engineering or machine learning roles.
• ML Deployment Mastery: Proven hands‑on experience implementing and deploying machine learning solutions in production environments.
• Core Stack Expertise: Advanced knowledge of Python, SQL, and Spark.
• Tooling & Infrastructure: Strong knowledge in (or similar to) Docker, Git, Bash Scripting, FastAPI, Sagemaker Studio, Airflow, and CloudFormation.
• Architecture & Integration: Solid understanding of data architectures and complex systems integration.
• Problem Solving: Demonstrated ability to troubleshoot and solve complex software system issues.
• Cloud Platforms: Extensive experience with modern cloud platforms, specifically AWS and GCP.
• Soft Skills: Must be a team player who effectively participates within the group. We are looking for a curious profile, a self‑learner with a positive attitude, and excellent communication skills.

Nice to Have

• Domain experience in payments or other complex financial systems is a huge plus.

Long‑term contract engagement with high impact and autonomy.

Strategic and high‑visibility role within a modern engineering culture.

Opportunity to influence technical strategy, especially regarding MLOps, scalable data architectures, and cloud cost‑efficiency.

Collaborative international team with strong technical leadership.

Flexible, dynamic, and fast‑paced work environment.

Why Join Coderio?

At Coderio, we value talent and excellence. We are a remote‑first company, and this specific strategic role offers the opportunity to drive high‑stakes initiatives from anywhere. We are passionate about technology, collaboration, and fair compensation. We offer an inclusive and challenging environment with real growth opportunities. If you are motivated to design solutions that make a difference, we are waiting for you.

$0 - $0 a month

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 ,

Compensation details

1-1

$1 - $1 a month