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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

Buscamos un/a AWS Machine Learning Architect para acompañar el diseño, configuración y puesta en marcha de capacidades cloud orientadas a Advanced Analytics, Artificial Intelligence y Machine Learning .

El rol tendrá un fuerte foco en AWS, SageMaker y Amazon Neptune , participando en decisiones de arquitectura y definiendo lineamientos para ambientes de desarrollo, entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos.

Buscamos un perfil con experiencia práctica en arquitectura cloud, capaz de acompañar técnicamente al equipo y transformar necesidades de IA/ML en soluciones escalables, seguras y operables.

Diseñar la arquitectura base para servicios de Machine Learning en AWS .

Participar en la configuración y puesta en marcha de Amazon SageMaker .

Trabajar con SageMaker AI y SageMaker Unified Studio .

Definir lineamientos para ambientes de desarrollo, entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos.

Participar en la configuración y uso de Amazon Neptune para casos de uso relacionados con Machine Learning y grafos.

Definir buenas prácticas de seguridad, IAM, permisos, redes, costos, escalabilidad y operación .

Acompañar al equipo técnico en decisiones de arquitectura relacionadas con AI, Machine Learning y Graph technologies .

Contribuir a la definición de arquitecturas preparadas para modelos productivos y, cuando corresponda, prácticas de MLOps .

Experiencia como Solution Architect / Cloud Architect en AWS .

Experiencia o conocimiento sólido de Amazon SageMaker .





Conocimiento de SageMaker AI y SageMaker Unified Studio .

Conocimiento de Amazon Neptune .

Experiencia trabajando con arquitecturas de Machine Learning en la nube.

Conocimientos de AWS IAM, seguridad, redes, permisos y gestión de costos .

Capacidad para participar en decisiones de arquitectura y acompañar técnicamente a equipos de desarrollo.

Experiencia trabajando con arquitecturas cloud escalables y operables.

Sr Machine Learning Architect - AWS

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

Buscamos un/a AWS Machine Learning Architect para acompañar el diseño, configuración y puesta en marcha de capacidades cloud orientadas a Advanced Analytics, Artificial Intelligence y Machine Learning .

El rol tendrá un fuerte foco en AWS, SageMaker y Amazon Neptune , participando en decisiones de arquitectura y definiendo lineamientos para ambientes de desarrollo, entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos.

Buscamos un perfil con experiencia práctica en arquitectura cloud, capaz de acompañar técnicamente al equipo y transformar necesidades de IA/ML en soluciones escalables, seguras y operables.

- Diseñar la arquitectura base para servicios de Machine Learning en AWS .

- Participar en la configuración y puesta en marcha de Amazon SageMaker .

- Trabajar con SageMaker AI y SageMaker Unified Studio .

- Definir lineamientos para ambientes de desarrollo, entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos.

- Participar en la configuración y uso de Amazon Neptune para casos de uso relacionados con Machine Learning y grafos.





- Definir buenas prácticas de seguridad, IAM, permisos, redes, costos, escalabilidad y operación .

- Acompañar al equipo técnico en decisiones de arquitectura relacionadas con AI, Machine Learning y Graph technologies .

- Contribuir a la definición de arquitecturas preparadas para modelos productivos y, cuando corresponda, prácticas de MLOps .

Requisitos

- Experiencia como Solution Architect / Cloud Architect en AWS .

- Experiencia o conocimiento sólido de Amazon SageMaker .

- Conocimiento de SageMaker AI y SageMaker Unified Studio .

- Conocimiento de Amazon Neptune .

- Experiencia trabajando con arquitecturas de Machine Learning en la nube.

- Conocimientos de AWS IAM, seguridad, redes, permisos y gestión de costos .

- Capacidad para participar en decisiones de arquitectura y acompañar técnicamente a equipos de desarrollo.

- Experiencia trabajando con arquitecturas cloud escalables y operables.

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.

Beneficios

- 100% remoto

- Compromiso a largo plazo, con autonomía e impacto

- Rol estratégico y de alta visibilidad en una cultura de ingeniería moderna

- Equipo internacional participativo 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 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 ,

$1 - $1 a month

Compensation details: 1-1

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#J-18808-Ljbffr

📌 Global Systems Learning Architect (Buenos Aires)
🏢 Worldwide
📍 Buenos Aires