Sr Machine Learning Engineer - AWS

Acerca del puesto

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.

Responsabilidades principales

• Liderar y guiar a un equipo junior en la construcción y evolución de modelos de Machine Learning.
• Apoyar el entrenamiento de modelos utilizando Amazon SageMaker, asegurando buenas prácticas de experimentación y reproducibilidad.
• Participar en el despliegue de modelos en Amazon SageMaker y acompañar al equipo durante el proceso hacia producción.
• Definir y promover buenas prácticas de MLOps para versionado, experimentación, entrenamiento y despliegue de modelos.
• Implementar y asesorar estrategias de monitoreo de modelos y datos en entornos productivos.
• Detectar y analizar data drift, model drift y degradación del rendimiento de los modelos.
• Brindar lineamientos sobre explicabilidad, sesgo y evaluación de modelos, promoviendo soluciones confiables y responsables.
• Acompañar casos de uso relacionados con grafos y Graph Neural Networks (GNN).
• Ayudar al equipo a resolver desafíos técnicos y promover estándares de ingeniería y Machine Learning.

Perfil requerido

• Experiencia mínima de 4 años en roles de Machine Learning Engineering, MLOps o afines.
• Experiencia práctica y hands‑on con Amazon SageMaker, incluyendo entrenamiento y despliegue de modelos.
• Experiencia en monitoreo de modelos y datos en entornos productivos, y manejo de data drift y model monitoring.
• Conocimiento y 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.

Habilidades requeridas

• Amazon SageMaker
• Amazon SageMaker Clarify
• Amazon Neptune
• MLOps (versionado, experimentación, despliegue)
• Graph Machine Learning / Graph Neural Networks (GNN)
• Monitoreo de modelos y datos
• Detección de data drift y model drift
• Explicabilidad y fairness de modelos

Lo que ofrecemos

• 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
• Valoramos el talento sin importar la ubicación
• Entorno inclusivo, desafiante y con oportunidades reales de crecimiento
• Compensación justa