Senior ML Engineer - Remote, AWS & MLOps Lead

Allshore Talent; Municipio de Rincón de los Sauces; Remote; ARS 1,200,000 - 2,400,000; Full time

Benefits offered by this job

100% remoto

Equipo internacional

Plan de carrera y crecimiento

Job summary

Coderio busca un Senior Machine Learning Engineer para liderar un equipo de Data & ML y guiar el desarrollo, entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos ML en AWS. Se promoverán prácticas de MLOps, experimentación y versionado para asegurar modelos confiables en producción.

El rol implica mentoría a perfiles junior, definición de estándares de ingeniería y colaboración con un equipo internacional en un entorno 100% remoto, con enfoque en soluciones modernas de ML y AWS.

Qualifications

• Experiencia de al menos 4 años en ML engineering, MLOps o roles afines.
• Experiencia práctica con Amazon SageMaker.
• Experiencia en entrenamiento y despliegue de modelos utilizando SageMaker.
• Experiencia con monitoreo de modelos y datos en entornos productivos.
• Conocimiento de data drift y model monitoring.
• Conocimiento de Amazon SageMaker Clarify y Neptune.

Responsibilities

• Liderar un equipo junior en la construcción y evolución de modelos ML.
• Apoyar el entrenamiento de modelos usando SageMaker y buenas prácticas.
• Participar en el despliegue de modelos en SageMaker hacia producción.
• Definir y promover prácticas de versionado, experimentación y despliegue.
• Implementar y asesorar sobre monitoreo de modelos y datos.
• Participar en detección de data drift y model drift.
• Brindar lineamientos sobre explicabilidad y sesgo de modelos.
• Apoyar casos de uso de Graph ML (GNN).

Skills

Liderazgo técnico

MLOps

Experimentación

Versionado

Despliegue

Monitoreo de modelos

Data drift

Model drift

Explicabilidad de modelos

Fairness en modelos

Graph ML

Tools

Amazon SageMaker

Amazon Neptune

Amazon SageMaker Clarify

Graph Neural Networks (GNN)

Job description

Coderio busca un Senior Machine Learning Engineer para liderar un equipo de Data & ML y guiar el desarrollo, entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos ML en AWS. Se promoverán prácticas de MLOps, experimentación y versionado para asegurar modelos confiables en producción.

El rol implica mentoría a perfiles junior, definición de estándares de ingeniería y colaboración con un equipo internacional en un entorno 100% remoto, con enfoque en soluciones modernas de ML y AWS.