Senior Forward-Deployed Ai Engineer For Creative Production

Allshore Talent

Municipio de Rincón de los Sauces

Teletrabalho

ARS 1 200 000 - 2 400 000

Tempo integral

Há 2 dias
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Vantagens oferecidas por esta oferta de emprego

100% remoto
Equipo internacional
Plan de carrera y crecimiento

Resumo da oferta

Coderio busca un Senior Machine Learning Engineer para liderar un equipo de Data & ML y guiar el desarrollo, entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos ML en AWS. Se promoverán prácticas de MLOps, experimentación y versionado para asegurar modelos confiables en producción.

El rol implica mentoría a perfiles junior, definición de estándares de ingeniería y colaboración con un equipo internacional en un entorno 100% remoto, con enfoque en soluciones modernas de ML y AWS.

Qualificações

  • Experiencia de al menos 4 años en ML engineering, MLOps o roles afines.
  • Experiencia práctica con Amazon SageMaker.
  • Experiencia en entrenamiento y despliegue de modelos utilizando SageMaker.
  • Experiencia con monitoreo de modelos y datos en entornos productivos.
  • Conocimiento de data drift y model monitoring.
  • Conocimiento de Amazon SageMaker Clarify y Neptune.

Responsabilidades

  • Liderar un equipo junior en la construcción y evolución de modelos ML.
  • Apoyar el entrenamiento de modelos usando SageMaker y buenas prácticas.
  • Participar en el despliegue de modelos en SageMaker hacia producción.
  • Definir y promover prácticas de versionado, experimentación y despliegue.
  • Implementar y asesorar sobre monitoreo de modelos y datos.
  • Participar en detección de data drift y model drift.
  • Brindar lineamientos sobre explicabilidad y sesgo de modelos.
  • Apoyar casos de uso de Graph ML (GNN).

Conhecimentos

Liderazgo técnico
MLOps
Experimentación
Versionado
Despliegue
Monitoreo de modelos
Data drift
Model drift
Explicabilidad de modelos
Fairness en modelos
Graph ML

Ferramentas

Amazon SageMaker
Amazon Neptune
Amazon SageMaker Clarify
Graph Neural Networks (GNN)

Descrição da oferta de emprego

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,

  • Idioma: Inglés - Intermedio
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