Senior ML Engineer: GenAI MLOps, Graph ML & SageMaker Lead

Lever, Inc.

Ciudad de Mendoza

Híbrido

ARS 4.000.000 - 8.000.000

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Descripción de la vacante

Lever, Inc. busca un Senior ML Engineer con fuerte enfoque en MLOps e IA Generativa para registrar experimentos, métricas y modelos, y para construir pipelines reproducibles de entrenamiento, validación e inferencia.

Se requiere más de 5 años en ML/AI, con al menos 2 años en MLOps en producción, y experiencia en despliegue de soluciones RAG a escala; residencia en Argentina o esquema híbrido.

Formación

  • 5+ años de experiencia en ML/AI engineering, con ≥2 años dedicados a MLOps en producción.
  • Residencia en Argentina o disponibilidad para esquema híbrido.
  • Diseñar y mantener pipelines de ML y LLMs (entrenamiento, fine-tuning, inferencia, retraining).
  • Desplegar modelos ML en producción.
  • Liderar revisiones de arquitectura con foco en escalabilidad, resiliencia y compliance.

Responsabilidades

  • Registrar experimentos, métricas y modelos, y mantener versiones de datos y artefactos.
  • Construir pipelines reproducibles para entrenamiento, validación o inferencia.
  • Garantizar trazabilidad y colaboración entre equipos.
  • Liderar revisiones de arquitectura enfocadas en escalabilidad y compliance.

Conocimientos

Python
Pandas
NumPy
Polars
LangChain
LangGraph
LlamaIndex
CrewAI
AutoGen
MLOps
MLflow Tracking
Model Registry
Kubeflow Pipelines
Argo Workflows
AWS SageMaker Pipelines
Vertex AI Pipelines
DVC
LakeFS
Prometheus
Grafana
OpenTelemetry
Evidently AI
WhyLabs
Vector DB
RAG
semantic search
AWS Bedrock
Azure OpenAI Service
Google Gemini
Anthropic Claude
AWS Lambda

Herramientas

LangChain
LangGraph
LlamaIndex
CrewAI
AutoGen
Kubeflow Pipelines
Argo Workflows
AWS SageMaker Pipelines
Vertex AI Pipelines
DVC
LakeFS
Prometheus
Grafana
OpenTelemetry
MLflow Tracking
Model Registry
AWS Bedrock
Azure OpenAI Service
Google Gemini
Anthropic Claude
AWS Lambda
Pandas
NumPy
Polars

Descripción del empleo

Lever, Inc. busca un Senior ML Engineer con fuerte enfoque en MLOps e IA Generativa para registrar experimentos, métricas y modelos, y para construir pipelines reproducibles de entrenamiento, validación e inferencia.

Se requiere más de 5 años en ML/AI, con al menos 2 años en MLOps en producción, y experiencia en despliegue de soluciones RAG a escala; residencia en Argentina o esquema híbrido.

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