Senior ML/AI Engineer — MLOps & Generative AI (RAG)

Futureproofing

Santa Fe Capital

Hybrid

ARS 1,800,000 - 3,200,000

Full time

2 days ago
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Job summary

Futureproofing busca un Ingeniero/a ML/AI Senior con fuerte orientación a MLOps y experiencia en Python y soluciones de IA generativa. Será responsable de registrar experimentos, métricas y modelos, y de construir pipelines reproducibles para entrenamiento, validación e inferencia.

Se requieren ≥5 años en ML/AI engineering, con ≥2 en MLOps; residencia en Argentina o modalidad híbrida. También se valorará experiencia en entornos financieros y capacidad para liderar equipos multidisciplinarios.

Qualifications

  • Mínimo 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 Argentina o disponibilidad para esquema híbrido.

Responsibilities

  • Registrar experimentos, métricas y modelos con trazabilidad.
  • Construir pipelines reproducibles para entrenamiento, validación o inferencia.
  • Mantener versiones de datos, artefactos y modelos, garantizando trazabilidad y colaboración.
  • Liderar revisiones de arquitectura y favorecer escalabilidad, resiliencia y cumplimiento.

Skills

Python
ML/GenAI frameworks
MLOps
LangChain
LangGraph
LlamaIndex
CrewAI
AutoGen
MLflow Tracking
Kubeflow Pipelines
Argo Workflows
AWS
SageMaker
Vertex AI
DVC
LakeFS
Prometheus
Grafana
OpenTelemetry
Evidently AI
WhyLabs
Vector DB
RAG & búsqueda semántica
GenAI services
Serverless
Liderazgo técnico

Tools

AWS
SageMaker
Vertex AI
Kubeflow Pipelines
Argo Workflows
DVC
LakeFS
Prometheus
Grafana
OpenTelemetry
Evidently AI
WhyLabs
AWS Bedrock
Azure OpenAI
Google Gemini
Anthropic Claude
AWS Lambda
Google Cloud Functions

Job description

Futureproofing busca un Ingeniero/a ML/AI Senior con fuerte orientación a MLOps y experiencia en Python y soluciones de IA generativa. Será responsable de registrar experimentos, métricas y modelos, y de construir pipelines reproducibles para entrenamiento, validación e inferencia.

Se requieren ≥5 años en ML/AI engineering, con ≥2 en MLOps; residencia en Argentina o modalidad híbrida. También se valorará experiencia en entornos financieros y capacidad para liderar equipos multidisciplinarios.

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