Senior ML Engineer (AWS) — Remote, MLOps Lead

Maxit Consulting - Max Corporate Group; Neuquén; A distancia; ARS 185.448.000 - 278.173.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

100% remoto

Autonomía e impacto

Rol estratégico y visibilidad

Equipo internacional colaborativo

Plan de carrera y crecimiento

Descripción de la vacante

Coderio diseña y desarrolla soluciones digitales escalables para clientes globales, con enfoque en ML y AWS. Buscamos un Senior Machine Learning Engineer para liderar iniciativas en entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos en AWS, guiando a un equipo junior y promoviendo buenas prácticas de MLOps y experimentación.

El rol es remoto, con oportunidad de trabajar con clientes internacionales y un equipo de Data & Machine Learning.

Formación

• Al menos 4 años en ML Engineering, MLOps o roles relacionados.
• Experiencia práctica con Amazon SageMaker y despliegue de modelos en SageMaker.
• Conocimientos de monitoreo de modelos y datos en entornos productivos.
• Conocimiento de data drift y model monitoring.
• Experiencia con Amazon SageMaker Clarify.

Responsabilidades

• Liderar y guiar a un equipo junior en desarrollo de modelos ML.
• Apoyar entrenamiento de modelos y prácticas de experimentación reproducibles.
• Participar en despliegue de modelos hacia producción en SageMaker.
• Definir buenas prácticas de MLOps (versionado, entrenamiento y despliegue).
• Asesorar sobre monitoreo de modelos y datos en entornos productivos.
• Participar en detección y análisis de data drift y model drift.
• Brindar lineamientos de explicabilidad y sesgo de modelos.

Conocimientos

Liderazgo técnico

ML Engineering

Monitoreo de modelos

MLOps

Graph ML

Herramientas

Amazon SageMaker

Amazon Neptune

SageMaker Clarify

Graph Neural Networks (GNN)

Descripción del empleo

Coderio diseña y desarrolla soluciones digitales escalables para clientes globales, con enfoque en ML y AWS. Buscamos un Senior Machine Learning Engineer para liderar iniciativas en entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos en AWS, guiando a un equipo junior y promoviendo buenas prácticas de MLOps y experimentación.

El rol es remoto, con oportunidad de trabajar con clientes internacionales y un equipo de Data & Machine Learning.