Remote Python Engineer Ai Qa And Model Training

Outlier; Municipio de Rincón de los Sauces; Teletrabalho; ARS 68 627 000 - 120 098 000; Tempo integral

Vantagens oferecidas por esta oferta de emprego

100% remoto

Autonomía e impacto

Rol estratégico y alta visibilidad

Equipo internacional colaborativo

Plan de carrera y crecimiento

Resumo da oferta

Coderio busca un/a Senior Machine Learning Engineer para liderar el desarrollo, entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos de ML en AWS. Liderarás un equipo junior, establecerás buenas prácticas de MLOps y garantizarás modelos confiables y monitoreables en producción.

La posición implica trabajar con SageMaker, SageMaker Clarify y Graph ML, con oportunidades de impacto técnico y crecimiento profesional en una empresa remote-first y con equipo internacional.

Qualificações

• Experiencia de al menos 4 años en ML/ML Ops o roles relacionados.
• Experiencia práctica con Amazon SageMaker.
• Experiencia en entrenamiento y despliegue de modelos con SageMaker.
• Experiencia en monitoreo de modelos y datos en entornos productivos.
• Conocimiento de data drift y model monitoring.
• Conocimiento de SageMaker Clarify.
• Conocimiento o experiencia con Neptune.

Responsabilidades

• Liderar y guiar a un equipo junior en la construcción y evolución de modelos de ML.
• Apoyar el entrenamiento de modelos usando SageMaker con buenas prácticas de experimentación y reproducibilidad.
• Participar en el despliegue de modelos en SageMaker hacia producción.
• Definir y promover buenas prácticas de MLOps (versionado, entrenamiento, despliegue).
• Implementar estrategias de monitoreo de modelos y datos en entornos productivos.
• Participar en detección y análisis de data drift y degradación del rendimiento.
• Brindar lineamientos sobre explicabilidad y sesgo de modelos.
• Acompañar casos de Graph ML y Graph Neural Networks (GNN).
• Proporcionar guía técnica y promover estándares de ingeniería y ML.

Conhecimentos

Machine Learning

MLOps

Liderazgo técnico

Experimentación

SageMaker

Trabajo en equipo

Ferramentas

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker Clarify

Amazon Neptune

Descrição da oferta de emprego

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 creación

$1 - $1 a month

Compensation details: 1-1