Senior Machine Learning Engineer

• Diseñar, desarrollar e implementar soluciones avanzadas de ML en producción con alta disponibilidad y baja latencia
• Seleccionar algoritmos, optimizar modelos y asegurar la calidad del código
• Diseñar plataformas de ML legibles para humanos y agentes, con pipelines modulares, contratos explícitos y entornos reproducibles
• Definir qué experimentos y decisiones pueden delegarse o automatizarse y cuáles requieren verificación humana
• Establecer límites para casos de uso de alto impacto, regulados o irreversibles
• Liderar iniciativas técnicas y proyectos de alto impacto entre múltiples equipos y dominios
• Guiar decisiones técnicas clave como referente técnico
• Definir estrategias de datos, selección de features, preprocesamiento y arquitecturas de modelos
• Colaborar con líderes de producto, data scientists y equipos de ingeniería para integrar y desplegar soluciones
• Evaluar y mejorar el stack de ML, herramientas, procesos y prácticas de MLOps
• MentorizAR a ingenieros junior y mid-level
• Promover excelencia técnica, innovación y mejora continua

• Título universitario en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Matemáticas, Estadística o campos afines
• Más de 5 años de experiencia comprobada en machine learning aplicado
• Dominio avanzado de Python y librerías de ML
• Experiencia con PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn y XGBoost
• Experiencia sólida en AWS, GCP o Azure y servicios específicos de ML
• Capacidad para diseñar y construir soluciones de ML end-to-end
• Conocimientos profundos y experiencia práctica en MLOps
• Diseño e implementación de pipelines de CI/CD para ML
• Versionado de modelos y datos, monitoreo de rendimiento y estrategias de rollback
• Experiencia liderando equipos técnicos, gestionando proyectos de ML o dirigiendo iniciativas técnicas complejas
• Se valoran modelos generativos, NLP, visión por computador o series temporales
• Se valoran conocimientos en privacidad de datos, ética en IA, XAI y gobernanza de modelos
• Se valora participación en comunidades técnicas, open source, publicaciones o speaking
• Se valoran MLflow, Kubeflow, DVC, Airflow o Vertex AI
• Uso de agentes de IA en trabajo productivo real de ML, con criterio sobre aportes y riesgos

• Trabajo 100% remoto con horario alineado a CST
• PTO ilimitado
• Presupuesto anual para desarrollo: cursos, certificaciones y conferencias
• Presupuesto para equipamiento
• Cobertura médica privada o subsidios para seguro médico
• Plan de carrera y mentoría con expertos en IA y tecnología
• Ambiente de startup dinámico y flexible, con autonomía y enfoque en resultados
• Flexibilidad y bienestar para el balance vida-trabajo