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

La persona que asuma este puesto tendrá la posibilidad de desarrollarse dentro de un equipo de profesionales de alta calidad, con excelente ambiente laboral, remuneración acorde al desafío, más otros beneficio 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 clave: -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 residencia: Preferentemente cerca del lugar de trabajo.

Horario: Lunes a viernes de 9 a 18 hs.

Edad: Indistinto Sexo: Indistinto Disponibilidad para viajar: Indistinto Fecha de Inicio: Inmediato Modalidad: Relación de dependencia.

Posiciones a cubrir: 1.

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