Senior ML Engineer - AWS & MLOps Leader (Remote)

Outlier; Neuquén; A distancia; ARS 184.482.000 - 276.723.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

100% remoto

Rol estratégico y alta visibilidad

Equipo internacional y crecimiento

Descripción de la vacante

Coderio busca un Senior Machine Learning Engineer para unirse al equipo de Data & Machine Learning y liderar iniciativas de desarrollo, entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos de ML en AWS.

La persona elegida guiará a un equipo junior, establecerá buenas prácticas de MLOps, experimentación y versionado, y asegurará modelos confiables y escalables para entornos productivos.

Formación

• Al menos 4 años en ML/MLOps o roles relacionados.
• Experiencia práctica con Amazon SageMaker.
• Experiencia en entrenamiento y despliegue de modelos usando SageMaker.
• Experiencia con monitoreo de modelos y datos en entornos productivos.
• Conocimiento de data drift y de monitoreo de modelos.
• Conocimiento de Amazon SageMaker Clarify.
• Conocimiento de Amazon Neptune.
• Sólidos principios de MLOps: versionado, experimentación y despliegue.

Responsabilidades

• Liderar y acompañar a un equipo junior en la construcción y evolución de modelos de ML.
• Apoyar el entrenamiento de modelos utilizando SageMaker, priorizando reproducibilidad.
• Participar en el despliegue de modelos en SageMaker hacia producción.
• Definir y promover buenas prácticas de MLOps: versionado, experimentación y despliegue.
• Implementar estrategias de monitoreo de modelos y datos en producción.
• Participar en detection de data drift y degradación del rendimiento.
• Proporcionar guía técnica y estándares de ingeniería ML al equipo.

Conocimientos

Technical leadership

SageMaker hands-on

MLOps practices

Model monitoring

Data drift analysis

Graph ML

Explainability & fairness

AWS

Herramientas

Amazon SageMaker

Amazon Neptune

Graph Neural Networks (GNN)

Descripción del empleo

Coderio busca un Senior Machine Learning Engineer para unirse al equipo de Data & Machine Learning y liderar iniciativas de desarrollo, entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos de ML en AWS.

La persona elegida guiará a un equipo junior, establecerá buenas prácticas de MLOps, experimentación y versionado, y asegurará modelos confiables y escalables para entornos productivos.