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En ADN – Recursos Humanos estamos en la búsqueda de Machine Learning / AI Engineer / Híbrido CABA Centro para Importante 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, Num

Py, Polars).
-Frameworks de deep learning: PyTorch ?2.x, Tensor

Flow 2.x/Keras, JAX/Flax.
-Frameworks de agentes y orquestación GenAI: Lang

Chain, Lang

Graph, Llama

Index, CrewAI, Auto

Gen.

Plataforma MLOps & Experimentación.
-Tracking y registro de modelos: MLflow Tracking + Model Registry.
-Orquestación de pipelines: Kubeflow Pipelines, Argo Workflows, AWS.
-Sage

Maker Pipelines, Vertex AI Pipelines.
-Versionado de datos/artefactos: DVC, LakeFS.

Observabilidad y monitoreo.
-Métricas y trazabilidad: Prometheus, Grafana, Open

Telemetry.
-Calidad de datos/modelos:



Evidently AI, Why

Labs.
-Vector DB, RAG & búsqueda semántica.
-Bases vectoriales: Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector.
-Toolkits RAG: Lang

Chain Retrievers, Llama

Index 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.

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📌 Machine Learning / AI Engineer (Argentina)
🏢 Adn - Recursos Humanos
📍 Argentina