SSR/Senior Machine Learning Engineer - AWS SageMaker (LATAM)

DaCodes; A distancia; MXN 400,000 - 600,000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una firma de expertos en software busca un Machine Learning Engineer con experiencia en MLOps y Amazon SageMaker. Este rol implica diseñar y optimizar pipelines de Machine Learning, así como garantizar la calidad de datos y seguridad en AWS. Ofrecemos un entorno de trabajo remoto, acceso a proyectos innovadores y un ambiente multicultural. Se requieren habilidades en Python, data preparation, y capacidad para trabajar en metodologías ágiles. Los candidatos deben tener experiencia comprobable y ser proactivos.

Servicios

Seguro de gastos médicos mayores

Seguro de vida

Acceso a cursos y certificaciones

Clases de inglés

Día off en tu cumpleaños

Eventos virtuales de integración

Formación

• Experiencia en la construcción de soluciones de Machine Learning en producción usando Amazon SageMaker.
• Dominio de Python para datos y ML.
• Experiencia con frameworks como XGBoost, LightGBM y PyTorch/TensorFlow.
• Experiencia sólida en MLOps.

Responsabilidades

• Diseñar e implementar el pipeline completo de Machine Learning en Amazon SageMaker.
• Construir procesos de preparación de datos.
• Definir y operar un Feature Store en SageMaker.
• Implementar monitoreo de modelos y reentrenamiento.

Conocimientos

Machine Learning

MLOps

Python

Amazon SageMaker

XGBoost

LightGBM

TensorFlow

Data Preparation

Data Quality

Herramientas

Amazon SageMaker

Python libraries (pandas, numpy, scikit-learn)

Descripción del empleo

¡Trabaja en DaCodes!

Somos una firma de expertos en software y transformación digital de alto impacto.

Durante 10 años hemos creado soluciones enfocadas en la tecnología e innovación gracias a nuestro equipo de +300 talentosos #DaCoders, incluyendo desarrolladores, arquitectos, diseñadores UX/UI, PMs, QA testers y más. Nuestro equipo colabora en proyectos con clientes en LATAM y Estados Unidos, logrando resultados sobresalientes.

En DaCodes, tendrás la oportunidad de impulsar tu desarrollo profesional, trabajar en diversos proyectos dentro de distintas industrias, y contribuir al diseño, implementación y optimización de infraestructuras en la nube.

Nuestros DaCoders tienen un gran impacto en el éxito de nuestro negocio y el de nuestros clientes. Serás el experto que participará en nuestros proyectos y tendrás acceso a startups disruptivas y marcas globales.

¿Te interesa?

Buscamos un Machine Learning Engineer con fuerte orientación a MLOps, calidad de datos y operación de modelos en entornos productivos, que participe activamente en el diseño, construcción y evolución de pipelines robustos y escalables.

Perfil deseado

• Experiencia comprobable construyendo soluciones de Machine Learning en producción usando Amazon SageMaker (indispensable):
  • Processing, Training y Pipelines
  • Endpoints de inferencia
  • Model Registry
  • Deseable: Feature Store, Model Monitor, Data Wrangler
• Dominio de Python para datos y ML: pandas, numpy, scikit-learn.
• Experiencia con frameworks como XGBoost, LightGBM y/o PyTorch / TensorFlow.
• Experiencia sólida en MLOps: versionado, reproducibilidad, monitoreo, detección de drift y reentrenamiento.
• Conocimiento profundo de data preparation y data quality y su impacto en el desempeño de modelos.
• Experiencia en data sintética (simulación, muestreo, perturbación controlada o técnicas generativas).
• Conocimientos de seguridad y gobierno en AWS: IAM, KMS, auditoría y control de accesos.
• Capacidad para trabajar bajo metodologías ágiles, estimar esfuerzo y descomponer entregables.
• Comunicación clara y capacidad de documentar para audiencias técnicas y no técnicas.
• Nivel de experiencia: Senior o Semi-Senior avanzado.

🌎 Requisitos adicionales

• Vacante abierta para LATAM.
• Modalidad de trabajo: Remota.
• Disponibilidad para colaborar con equipos distribuidos en diferentes zonas horarias.

Principales responsabilidades

• Diseñar e implementar el pipeline completo de Machine Learning en Amazon SageMaker: ingesta de datos, feature engineering, entrenamiento, evaluación, despliegue, monitoreo y reentrenamiento.
• Construir procesos de preparación de datos: limpieza, normalización, deduplicación, imputación, validaciones y generación de datasets ML-ready (train/validation/test).
• Definir y operar un Feature Store en SageMaker (online/offline), asegurando consistencia, trazabilidad y reutilización.
• Implementar feature engineering con controles para evitar data leakage y garantizar reproducibilidad.
• Entrenar y evaluar modelos (principalmente de regresión) comparando enfoques como boosting, random forest y redes neuronales, utilizando métricas MAE, RMSE y R².
• Gestionar el versionado y ciclo de vida de modelos mediante SageMaker Model Registry (promoción, rollback, métricas y artefactos).
• Desplegar inferencias mediante SageMaker Endpoints y/o APIs, cuidando latencia, estabilidad y escalabilidad.
• Implementar monitoreo de modelos (drift, performance y data quality) con SageMaker Model Monitor y definir estrategias de reentrenamiento.
• Definir y operar procesos de ground truth: reglas de curación, validación, auditoría y consistencia de etiquetas.
• Diseñar e implementar estrategias de data sintética para pruebas tempranas, simulación de escenarios, balanceo de distribuciones y validación de modelos.
• Validar la data sintética en términos de fidelidad estadística, cobertura de casos, utilidad y control de sesgos.
• Implementar controles automatizados de calidad de datos y observabilidad de pipelines (alertas, runbooks).
• Participar en la estimación técnica del backlog de ML/MLOps, identificando dependencias, riesgos y planes de entrega.
• Documentar arquitectura, decisiones técnicas, supuestos y estándares operativos.

🚀 Integración a marcas globales y startups disruptivas.

🏡 Trabajo remoto/Home office.

📍 En caso de requerir modalidad híbrida o presencial, serás informado desde la primera sesión.

⏳ Horario ajustado a la célula de trabajo/proyecto asignado.

📅 Trabajo de lunes a viernes.

🎉 Día off en tu cumpleaños.

🏥 Seguro de gastos médicos mayores (aplica para México).

🛡️ Seguro de vida (aplica para México).

🌎 Equipos de trabajo multiculturales.

🎓 Acceso a cursos y certificaciones.

📢 Meetups con invitados especiales del área de IT.

📡 Eventos virtuales de integración y grupos de interés.

📢 Clases de inglés.

🏆 Oportunidades dentro de nuestras diferentes líneas de negocio.

🏅 Orgullosamente certificados como Great Place to Work.