Sobre nosotrosCoderio 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.comSr Machine Learning Engineer - AWSEstamos 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 principal 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.RequisitosExperiencia 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 plusExperiencia 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.Beneficios100% remotoCompromiso a largo plazo, con autonomía e impactoRol estratégico y de alta visibilidad en una cultura de ingeniería modernaEquipo internacional colaborativo y liderazgo técnico sólidoPlan 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 entorno 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 monthCompensation details: 1-1PI85d40c6f9aBuscamos 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 requeridosPython (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 RegistryOrquestación de pipelines: Kubeflow Pipelines, Argo Workflows, AWS, SageMaker Pipelines, Vertex AI Pipelines.Versionado de datos/artefactos: DVC, LakeFS.
Observabilidad y monitoreoMétricas y trazabilidad: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry.Calidad de datos/modelos: Evidently AI, WhyLabs.
Vector DB, RAG & búsqueda semánticaServicios 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.
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📌 Applied Ai/Ml Engineer (Santa Fe)
🏢 Futureproofing
📍 Santa Fe