Senior ML Engineer (AWS) — Remote Leader in MLOps

Accenture Plc; Municipio de Rincón de los Sauces; Remote; ARS 139,086,000 - 231,811,000; Full time

Benefits offered by this job

100% remoto

Compromiso a largo plazo

Rol estratégico y alta visibilidad

Equipo internacional

Job summary

Coderio busca un/a Sr Machine Learning Engineer para liderar un equipo de Data & ML y brindar liderazgo técnico en desarrollo, entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos de ML sobre AWS. Se acompañará a un equipo junior y se recogerán buenas prácticas de MLOps, experimentación, versionado y despliegue.

La posición requiere experiencia con SageMaker, monitoreo de modelos y data drift, y un enfoque en explicabilidad y fairness.

Qualifications

• Al menos 4 años en ML/ML Ops.
• Experiencia práctica con SageMaker.
• Entrenamiento y despliegue de modelos en SageMaker.
• Monitoreo de modelos y datos en producción.
• Conocimiento de data drift y model monitoring.
• Conocimiento de MLOps (versionado, experimentación y despliegue).
• Capacidad de guiar a perfiles junior.

Responsibilities

• Liderazgo técnico: guiar a un equipo junior en modelos de ML.
• Model Training: apoyar entrenamiento con SageMaker, experimentación y reproducibilidad.
• Model Deployment: desplegar modelos en SageMaker y avanzar a producción.
• MLOps: definir y promover versionado, experimentación y despliegue.
• Model Monitoring: implementar monitoreo de modelos y datos.
• Data & drift: participar en detección de data drift y degradación.
• Explainability & Fairness: lineamientos sobre explicabilidad y sesgo.
• Graph ML: acompañar casos de uso con grafos y GNN.
• Technical Guidance: resolver desafíos técnicos y promover estándares.

Skills

Liderazgo técnico

ML engineering

Experimentación reproducible

Monitoreo de modelos

Tools

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker Clarify

Amazon Neptune

Graph Neural Networks (GNN)

Job description

Coderio busca un/a Sr Machine Learning Engineer para liderar un equipo de Data & ML y brindar liderazgo técnico en desarrollo, entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos de ML sobre AWS. Se acompañará a un equipo junior y se recogerán buenas prácticas de MLOps, experimentación, versionado y despliegue.

La posición requiere experiencia con SageMaker, monitoreo de modelos y data drift, y un enfoque en explicabilidad y fairness.