Sr Machine Learning Engineer - AWS

Coderio; Norte; Remote; COP 280,260,000 - 435,961,000; Full time

Benefits offered by this job

100% remoto

Plan de carrera

Equipo internacional

Job summary

Coderio busca un Senior Machine Learning Engineer para liderar el equipo de Data & Machine Learning, ofreciendo dirección técnica en desarrollo, entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos sobre AWS.

La persona acompañará a perfiles junior, promoverá prácticas de MLOps, experimentación y versionado, y garantizará modelos confiables y listos para producción en un entorno internacional. El rol es 100% remoto.

Qualifications

• Experiencia de al menos 4 años en ML/ML Ops.
• 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 y experiencia trabajando con data drift y model monitoring.
• Conocimiento de SageMaker Clarify y Neptune.
• Sólidos conocimientos de prácticas de MLOps, incluyendo versionado, experimentación y despliegue de modelos.
• Capacidad para establecer buenas prácticas y acompañar técnicamente a perfiles junior.

Responsibilities

• Guiar a un equipo junior en la construcción y evolución de modelos de ML.
• Apoyar el entrenamiento de modelos utilizando SageMaker, promoviendo reproducibilidad.
• Participar en el despliegue de modelos en SageMaker hacia producción.
• Definir y promover buenas prácticas de MLOps: versionado, experimentación y despliegue.
• Implementar estrategias de monitoreo de modelos y datos en producción.
• Participar en detección de data drift y degradación de rendimiento.
• Brindar lineamientos sobre explicabilidad y fairness de modelos.
• Acompañar casos de Graph ML (grafos) y Graph Neural Networks.
• Proporcionar guía técnica para resolver desafíos y mantener estándares de ingeniería.

Skills

Liderazgo técnico

MLOps

Monitoreo de modelos

Experimentación

Versionado de modelos

Graph ML

GNN

Explainability y fairness

Data drift

Tools

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker Clarify

Amazon Neptune

Job description

$1 - $1 a month

Sobre nosotros

Coderio diseña y desarrolla soluciones digitales escalables para empresas globales. Combinamos una sólida experiencia técnica con una mentalidad orientada a producto para liderar iniciativas de software complejas de principio a fin. Trabajamos con clientes internacionales, valoramos la autonomía y la comunicación clara, y construimos relaciones a largo plazo a través de la excelencia técnica.

Más información: coderio.com

Estamos buscando un/a Senior Machine Learning Engineer para sumarse a un equipo de Data & Machine Learning y brindar liderazgo técnico en el desarrollo, entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos de Machine Learning sobre AWS.

La persona que se incorpore tendrá un rol clave acompañando y guiando a un equipo junior, estableciendo buenas prácticas de MLOps, experimentación, versionado y despliegue, y contribuyendo a garantizar que los modelos sean confiables, monitoreables y estén preparados para ambientes productivos.

¿Qué vas a hacer en este rol?

• Liderazgo Técnico: Guiar y acompañar a un equipo junior en la construcción y evolución de modelos de Machine Learning.
• Model Training: Apoyar el entrenamiento de modelos utilizando Amazon SageMaker, asegurando buenas prácticas de experimentación y reproducibilidad.
• Model Deployment: Participar en el despliegue de modelos en Amazon SageMaker y acompañar al equipo durante el proceso hacia producción.
• MLOps: Definir y promover buenas prácticas para el versionado, experimentación, entrenamiento y despliegue de modelos.
• Model Monitoring: Implementar y asesorar sobre estrategias de monitoreo de modelos y datos en entornos productivos.
• Data & Model Drift: Participar en la detección y análisis de data drift, model drift y degradación del rendimiento de los modelos.
• Model Explainability & Fairness: Brindar lineamientos sobre explicabilidad, sesgo y evaluación de modelos, promoviendo soluciones confiables y responsables.
• Graph Machine Learning: Acompañar casos de uso relacionados con grafos y Graph Neural Networks (GNN).
• Technical Guidance: Ayudar al equipo a resolver desafíos técnicos y promover estándares de ingeniería y Machine Learning.

Requisitos

• Experiencia de al menos 4 años en roles de Machine Learning Engineering, MLOps o roles relacionados.
• Experiencia práctica y hands-on con Amazon SageMaker.
• Experiencia en entrenamiento y despliegue de modelos utilizando SageMaker.
• Experiencia con monitoreo de modelos y datos en entornos productivos.
• Conocimiento y experiencia trabajando con data drift y model monitoring.
• Experiencia con Amazon SageMaker Clarify.
• Conocimiento o experiencia con Amazon Neptune.
• Sólidos conocimientos de prácticas de MLOps, incluyendo versionado, experimentación y despliegue de modelos.
• Capacidad para establecer buenas prácticas y acompañar técnicamente a perfiles junior.

Será un plus

• Experiencia con Graph Machine Learning.
• Experiencia desarrollando o trabajando con Graph Neural Networks (GNN).
• Experiencia avanzada con Amazon Neptune.
• Experiencia diseñando estrategias completas de model monitoring.
• Experiencia trabajando con soluciones de Machine Learning en ambientes productivos de alta escala.

Beneficios

• 100% remoto
• Compromiso a largo plazo, con autonomía e impacto
• Rol estratégico y de alta visibilidad en una cultura de ingeniería moderna
• Equipo internacional colaborativo y liderazgo técnico sólido
• Plan de carrera y crecimiento dentro de Coderio

¿Por qué unirte a Coderio?

En Coderio valoramos el talento sin importar la ubicación. Somos una empresa remote-first, apasionada por la tecnología, el trabajo colaborativo y la compensación justa.

Ofrecemos un entorno inclusivo, desafiante y con oportunidades reales de crecimiento. En este rol vas a tener la posibilidad de trabajar con tecnologías modernas de Machine Learning y AWS, aportar tu experiencia técnica y ayudar a impulsar las mejores prácticas dentro de un equipo en crecimiento.

Si te motiva construir soluciones con impacto, compartir conocimiento y acompañar a otros profesionales en su desarrollo,