Como
Machine Learning Engineer
en Mercado Libre, diseñarás y escalarás sistemas innovadores y seguros que resuelven problemas reales y de alto impacto. Trabajarás en un entorno dinámico con tecnología de vanguardia, aplicando buenas prácticas de ingeniería, modelos de IA propios y aprendizaje continuo, con el propósito de democratizar el comercio electrónico y los servicios financieros en América Latina.
Imagináte emprendiendo proyectos desafiantes, dinámicos e innovadores
y siendo responsable de:
Diseñar y evolucionar soluciones de Inferencia de Baja Latencia: Llevar modelos de Computer Vision y NLP a producción optimizando el throughput y el consumo de recursos, garantizando tiempos de respuesta compatibles con la experiencia en vivo.
Dominar el ciclo de vida de LLMs/VLMs: Desde la exploración y el
context engineering
hasta la implementación de flujos agénticos que puedan razonar sobre contenido multimedia.
Garantizar la calidad mediante Evals: Construir pipelines de evaluación rigurosos para medir de forma reproducible el impacto de cada cambio en los modelos, prompts o flujos, mitigando regresiones y alucinaciones.
Iterar sistemáticamente: Aplicar técnicas de
prompt learning
e iteración continua basadas en datos para maximizar el
recall
y la precisión de nuestras soluciones.
Diseñar Arquitectónicamente y Spec Driven Development: Liderar la definición de componentes y contratos claros utilizando
Spec Driven Development
antes de escribir código, asegurando sistemas robustos, testeables y mantenibles en el tiempo.
Construir el motor de datos:



Desarrollar los pipelines de datos necesarios para alimentar el entrenamiento, fine-tuning y evaluación continua de los modelos.
¿Cuáles son los requisitos?
Dominar el ciclo de vida completo de modelos de
Computer Vision y NLP,
entrenamiento, evaluación e inferencia.
Tener experiencia optimizando y sirviendo modelos para baja latencia utilizando
PyTorch, HuggingFace
, formatos de serialización como
ONNX
, y motores de inferencia modernos de alto rendimiento como
vLLM
o
Llama.cpp
.
Contar con experiencia real en el ciclo de vida de soluciones basadas en LLMs: técnicas avanzadas de
Context Engineering
, RAG, y metodologías sistemáticas de
Prompt Iteration / Prompt Learning
.
Demostrar experiencia en el desarrollo de
flujos agénticos
y orquestación compleja utilizando
LangChain, LangGraph
o el
Google SDK
. Tener experiencia configurando y analizando métricas con frameworks de
Evals
para LLMs (ej.
LangSmith
, Ragas u homólogos).
Manejar técnicas de Fine-Tuning optimizado de modelos como
QLoRA
para ajustar modelos fundacionales a nuestros casos de negocio.
Tener dominio avanzado de
Python
aplicando buenas prácticas de ingeniería de software:
Clean Architecture
, testing automatizado y pipelines de
CI/CD
.
Tener experiencia en la creación de pipelines de datos masivos usando
BigQuery
y SQL avanzado para extraer datasets de entrenamiento y evaluación.
¿Te animás a dejar huella en la tecnología de América Latina?
¡Postulate y sumate a nuestro propósito!
Modalidad de trabajo híbrida.
Site Bogotá, Colombia.

📌 Machine Learning Engineer (Buenos Aires)
🏢 Mercadolibre
📍 Buenos Aires