Sobre nosotros
Coderio diseña y desarrolla soluciones digitales escalables para empresas globales.
Combinamos una sólida experiencia técnica con una mentalidad orientada a producto para liderar iniciativas de software complejas de principio a fin.
Trabajamos con clientes internacionales, valoramos la autonomía y la comunicación clara, y construimos relaciones a largo plazo a través de la excelencia técnica.
Más información: coderio.com
Sr Machine Learning Engineer - AWS
Estamos buscando un/a
Senior Machine Learning Engineer
para sumarse a un equipo de Data & Machine Learning y brindar liderazgo técnico en el desarrollo, entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos de Machine Learning sobre
AWS
.
La persona que se incorpore tendrá un rol clave acompañando y guiando a un equipo junior, estableciendo buenas prácticas de
MLOps, experimentación, versionado y despliegue
, y contribuyendo a garantizar que los modelos sean confiables, monitoreables y estén preparados para ambientes productivos.
¿Qué vas a hacer en este rol?
Liderazgo Técnico:
Guiar y acompañar a un equipo junior en la construcción y evolución de modelos de Machine Learning.
Model Training:
Apoyar el entrenamiento de modelos utilizando
Amazon SageMaker
, asegurando buenas prácticas de experimentación y reproducibilidad.
Model Deployment:
Participar en el despliegue de modelos en
Amazon SageMaker
y acompañar al equipo durante el proceso hacia producción.
MLOps:
Definir y promover buenas prácticas para el
versionado, experimentación, entrenamiento y despliegue
de modelos.
Model Monitoring:
Implementar y asesorar sobre estrategias de monitoreo de modelos y datos en entornos productivos.
Data & Model Drift:
Participar en la detección y análisis de
data drift, model drift
y degradación del rendimiento de los modelos.
Model Explainability & Fairness:
Brindar lineamientos sobre
explicabilidad, sesgo y evaluación de modelos
, promoviendo soluciones confiables y responsables.
Graph Machine Learning:
Acompañar casos de uso relacionados con
grafos y Graph Neural Networks (GNN)
.
Technical Guidance:
Ayudar al equipo a resolver desafíos técnicos y promover estándares de ingeniería y Machine Learning.
Requisitos
Experiencia de al menos 4 años en roles de




Machine Learning Engineering, MLOps o roles relacionados
.
Experiencia práctica y hands-on con
Amazon SageMaker
.
Experiencia en
entrenamiento y despliegue de modelos utilizando SageMaker
.
Experiencia con
monitoreo de modelos y datos
en entornos productivos.
Conocimiento y experiencia trabajando con
data drift y model monitoring
.
Experiencia con
Amazon SageMaker Clarify
.
Conocimiento o experiencia con
Amazon Neptune
.
Sólidos conocimientos de prácticas de
MLOps
, incluyendo versionado, experimentación y despliegue de modelos.
Capacidad para establecer buenas prácticas y acompañar técnicamente a perfiles junior.
Será un plus
Experiencia con Graph Machine Learning.
Experiencia desarrollando o trabajando con Graph Neural Networks (GNN).
Experiencia avanzada con Amazon Neptune.
Experiencia diseñando estrategias completas de model monitoring.
Experiencia trabajando con soluciones de Machine Learning en ambientes productivos de alta escala.
Ventajas
100% remoto
Compromiso a largo plazo, con autonomía e impacto
Rol estratégico y de alta visibilidad en una cultura de ingeniería moderna
Equipo internacional colaborativo y liderazgo técnico sólido
Plan de carrera y crecimiento dentro de Coderio
¿Por qué unirte a Coderio?
En Coderio valoramos el talento sin importar la ubicación.
Somos una empresa
remote-first
, apasionada por la tecnología, el trabajo colaborativo y la compensación justa.
Ofrecemos un ambiente inclusivo, desafiante y con oportunidades reales de crecimiento.
En este rol vas a tener la posibilidad de trabajar con tecnologías modernas de Machine Learning y AWS, aportar tu experiencia técnica y ayudar a impulsar las mejores prácticas dentro de un equipo en crecimiento.
Si te motiva construir soluciones con impacto, compartir conocimiento y acompañar a otros profesionales en su desarrollo, este puesto es para ti.




$1 - $1 a month
Compensation details: 1-1
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Buscamos un Machine Learning / AI Engineer Senior con un sólido enfoque en MLOps y Python que también pueda desempeñarse como AI Engineer para soluciones de IA generativa.
Será responsable registrar experimentos, métricas y modelos, construir pipelines reproducibles para entrenamiento, validación o inferencia asi tambien como mantener versiones de datos, artefactos y modelos, garantizando trazabilidad y colaboración.
Conocimientos requeridos
Python (tipos, Pydantic, AsyncIO) con ecosistema científico (Pandas, NumPy,Polars).
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
Servicios managed GenAI: AWS Bedrock, Azure OpenAI Service, Google Gemini, Anthropic Claude.
Serverless/event-driven: AWS Lambda, Google Cloud Functions, Cloud Run.
Requisitos del perfil
+5 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.
Residencia en Buenos Aires, Argentina o disponibilidad para esquema híbrido.
Valorable experiencia en sector financiero o consultoría tecnológica B2B.
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.
#J--Ljbffr

📌 Applied Ai/Ml Engineer (Rincón de los Sauces) (Argentina)
🏢 Futureproofing
📍 Argentina