En Improving South America, brindamos servicios de TI para transformar la percepción del profesional de TI. Nos enfocamos en consultoría de TI, desarrollo de software y formación ágil.

Actualmente buscamos dos Machine Learning Engineers con experiencia práctica en sistemas de IA generativa para nuestro equipo el cual construye y opera servicios de ML en producción de sistemas de almacenamiento de datos empresariales basados en tecnología flash (SSD) que es el enfoque principal del proyecto. Trabajarás en el diseño, despliegue y operación de pipelines de LLMs y agentes, así como en la infraestructura de ML que los soporta, y formarás parte del equipo que desarrolla Copilot.

Funciones del cargo

- Diseñar, construir y mantener pipelines de RAG, orquestación de agentes e integraciones MCP que llevan LLMs a producción.
- Desarrollar servicios de ML en Python 3.12+ con código testeable, versionado y revisado mediante pull requests.
- Empaquetar modelos, agentes y sus dependencias en imágenes Docker optimizadas y desplegarlas en Kubernetes, incluyendo workloads programados con CronJobs.
- Implementar y mantener la capa de datos en Snowflake, escribiendo y optimizando consultas SQL y gestionando roles y warehouses.
- Configurar y operar recursos en AWS (S3, IAM, boto3 y, cuando aplique, EMR).
- Diseñar y ejecutar evaluaciones de modelos y guardrails para medir calidad, seguridad y comportamiento de los sistemas de IA generativa.
- Monitorear jobs y servicios con Datadog o Elastic, diagnosticar fallas a partir de logs y métricas, y proponer mejoras de estabilidad.
- Colaborar con el equipo en un entorno ágil,



documentando decisiones técnicas y comunicando avances y riesgos con claridad por escrito.

Requerimientos del cargo

- Experiencia práctica en infraestructura para LLMs y agentes: pipelines RAG, vector stores, orquestación de agentes, integraciones MCP, evaluación de modelos o guardrails.
- Python 3.12+ para software de producción, más allá de scripts.
- Snowflake: SQL avanzado y optimización, con dominio de schemas, warehouses y roles. Experiencia con autenticación key-pair (JWT) es un plus.

- Docker: construcción y optimización de imágenes que empaquetan artefactos de ML y sus dependencias.
- Kubernetes: despliegue y operación de workloads (pods, deployments, límites de recursos, networking básico), incluyendo la creación, programación y depuración de CronJobs.
- AWS: S3, IAM y boto3. Experiencia con EMR es un plus.

- Troubleshooting basado en logs y métricas (Elastic, Datadog o equivalente) en jobs programados y servicios.
- pytest y capacidad para diseñar pruebas significativas de casos borde.
- Flujo de trabajo con Git y GitHub: feature branches, pull requests y code review.
- Comodidad en un ambiente ágil y comunicación clara por escrito.
- Inglés intermedio avanzado o avanzado (indispensable)

Opcionales

Condiciones

- Contrato a largo plazo.
- 100% Remoto.
- Vacaciones y PTOs
- Posibilidad de recibir 2 bonos al año.
- 2 revisiones salariales al año.
- Clases de inglés.
- Equipamiento Apple.
- Plataforma de cursos en linea
- Budget para compra de libros.
- Budget para compra de materiales de trabajo
- mucho mas..

📌 Machine Learning Engineer con Enfoque en IA Generativa (Argentina)
🏢 Improving South America
📍 Argentina