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En ADN – Recursos Humanos estamos en la búsqueda de Machine Learning / AI Engineer / Híbrido CABA Centro para Significativo Empresa.

Requerimientos:

-Más de cinco años de experiencia en ML/AI engineering, con ?2 años dedicados a MLOps en producción.

-Experiencia desplegando sistemas RAG a escala.

-Capacidad para liderar iniciativas técnicas y coordinar equipos multidisciplinarios.

-Inglés técnico (oral y escrito).

-Valorable experiencia en sector financiero o consultoría tecnológica B2B.

Conocimientos técnicos:

-Lenguaje y frameworks de ML & Generative AI.

-Python 3.xx (tipos, Pydantic, AsyncIO) con ecosistema científico (Pandas, NumPy, Polars).

-Frameworks de deep learning: PyTorch ?2.x, TensorFlow 2.x/Keras, JAX/Flax.

-Frameworks de agentes y orquestación GenAI: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen. Plataforma MLOps & Experimentación.

-Tracking y registro de modelos: MLflow Tracking + Model Registry.

-Orquestación de pipelines: Kubeflow Pipelines, Argo Workflows, AWS.

-SageMaker Pipelines, Vertex AI Pipelines.

-Versionado de datos/artefactos: DVC, LakeFS. Observabilidad y monitoreo.

-Métricas y trazabilidad: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry.

-Calidad de datos/modelos:



Evidently AI, WhyLabs.

-Vector DB, RAG & búsqueda semántica.

-Bases vectoriales: Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector.

-Toolkits RAG: LangChain Retrievers, LlamaIndex integrations. Contexto Cloud & Serverless GenAI.

-Servicios managed GenAI: AWS Bedrock, Azure OpenAI Service, Google Gemini, Anthropic Claude.

-Serverless/event?driven: AWS Lambda, Google Cloud Functions, Cloud Run.

Responsabilidades fundamental:

-Diseñar y mantener pipelines de ML y LLMs (entrenamiento, fine?tuning, inferencia, retraining).

-Desplegar modelos ML en producción.

-Implementar y gobernar vector stores y pipelines RAG para exponer capacidades de IA generativa sobre datos corporativos.

-Colaborar en la operacion del equipo (estimaciones técnicas, demos y RFPs).

-Liderar revisiones de arquitectura con foco en escalabilidad, resiliencia y compliance.

-Investigar continuamente la evolución de la IA generativa para proponer innovaciones.

Lugar de trabajo: CABA Centro – Argentina (modalidad hibrida).

Lugar de residencia: Preferentemente cerca del lugar de trabajo.

Horario: Lunes a viernes de 9 a 18 hs.

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📌 Machine Learning / Ai Engineer Buenos Aires (Argentina)
🏢 Adn - Recursos Humanos
📍 Argentina