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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.Entorno 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.Edad: IndistintoSexo: IndistintoDisponibilidad para viajar: IndistintoFecha de Inicio: InmediatoModalidad: Relación de dependencia.

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📌 Machine Learning / Ai Engineer / Híbrido Caba Centro (Carmen de Patagones)
🏢 Adn - Recursos Humanos
📍 Carmen de Patagones