Senior ML Engineer - AWS, MLOps, Remote

Futureproofing; Neuquén; Remote; ARS 184,482,000 - 276,723,000; Full time

Benefits offered by this job

100% remoto

Compromiso a largo plazo

Rol estratégico y alta visibilidad

Equipo internacional colaborativo

Plan de carrera y crecimiento

Job summary

Coderio busca un Senior Machine Learning Engineer para liderar un equipo de Data & Machine Learning, desarrollar, entrenar, desplegar y monitorizar modelos de ML en AWS. El candidato guiara buenas prácticas de MLOps y asegurará modelos confiables y escalables.

La posición implica trabajar con un equipo internacional, promover explicabilidad, manejo de data drift y soluciones de grafos con GNN, manteniendo prácticas de ingeniería de alto rendimiento.

Qualifications

• Experiencia de al menos 4 años en ML/MLOps.
• Experiencia práctica con Amazon SageMaker.
• Experiencia en entrenamiento y despliegue de modelos con SageMaker.
• Experiencia de monitoreo de modelos y datos en producción.
• Conocimiento de data drift y model monitoring.
• Experiencia con Amazon SageMaker Clarify.
• Conocimiento de Amazon Neptune.
• Buenas prácticas de MLOps: versionado, experimentación y despliegue.
• Capacidad para guiar a perfiles junior.

Responsibilities

• Liderar un equipo junior en la construcción y evolución de modelos de ML.
• Guiar el entrenamiento de modelos con SageMaker asegurando reproducibilidad.
• Participar en despliegues en SageMaker y llevarlo a producción.
• Definir prácticas de MLOps (versionado, experimentación y despliegue).
• Monitorear modelos y datos en entornos productivos.
• Analizar data drift y degradación de rendimiento.
• Brindar explicabilidad y evaluación de sesgo de modelos.
• Acompañar casos de uso con Graph ML (GNN).
• Dar guía técnica y promover estándares de ingeniería ML.

Skills

Leadership

SageMaker

MLOps

Model Monitoring

Data Drift

GNN

Tools

Amazon SageMaker

Amazon Neptune

SageMaker Clarify

Job description

Coderio busca un Senior Machine Learning Engineer para liderar un equipo de Data & Machine Learning, desarrollar, entrenar, desplegar y monitorizar modelos de ML en AWS. El candidato guiara buenas prácticas de MLOps y asegurará modelos confiables y escalables.

La posición implica trabajar con un equipo internacional, promover explicabilidad, manejo de data drift y soluciones de grafos con GNN, manteniendo prácticas de ingeniería de alto rendimiento.