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.
¿Qué vas a hacer en este rol?
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
Actualmente, trabajamos junto a una empresa con sede en Estados Unidos especializada en medir la efectividad del marketing.
Su trabajo consiste en ayudar a las organizaciones a entender mejor a sus consumidores, sus hábitos de compra, el desempeño de sus marcas y el comportamiento del mercado a través del análisis de datos.
Estamos buscando a alguien con buenos conocimientos de SQL y Python, atención al detalle y facilidad para entender datos y explicar resultados técnicos de forma clara a distintos equipos en inglés.
La posición está abierta a distintos niveles de experiencia, desde recién graduados con una sólida formación cuantitativa hasta profesionales con experiencia que quieran seguir desarrollando sus habilidades técnicas en análisis y manipulación de datos.
Crear, optimizar y ejecutar consultas en SQL para extraer información de bases de datos relacionales y data warehouses en la nube.
Desarrollar, ejecutar y validar modelos de Machine Learning, predictivos o estadísticos para identificar patrones de comportamiento de los consumidores y proyectar tendencias.
Transformar y agrupar datos transaccionales o de panel para calcular métricas de negocio como penetración de hogares,



market share y tendencias de compra.
Crear y mantener tablas y vistas de datos organizadas que alimenten reportes recurrentes y dashboards.
Revisar resultados, realizar auditorías de datos y validar la lógica utilizada para asegurar la calidad y precisión de la información.
Utilizar filtros y lógica condicional para segmentar datos y analizar grupos específicos.
Limpiar, procesar y categorizar datos de texto no estructurados o semiestructurados.
Convertir estructuras de datos y resultados técnicos en resúmenes claros, bullet points o tablas para equipos y stakeholders de habla inglesa.
Requerimientos
Entre 0 y 4 años de experiencia en Data Analysis, Business Analytics o roles similares.
También consideramos perfiles junior con cursos relevantes, proyectos personales de datos o experiencia en prácticas, así como profesionales con experiencia trabajando con bases de datos y análisis de negocio.
Inglés avanzado, tanto escrito como hablado.
Conocimientos básicos a intermedios de SQL, incluyendo JOINs, agregaciones y lógica condicional con CASE WHEN.
Experiencia utilizando Python para limpieza, manipulación y procesamiento de datos, con buen manejo de pandas para transformaciones de datos.
Familiaridad con librerías como scikit-learn o statsmodels para desarrollar y evaluar modelos predictivos o estadísticos.
Experiencia trabajando con datos de texto: limpieza, procesamiento, filtros y búsqueda de patrones dentro de strings.
Buen entendimiento de bases de datos relacionales, incluyendo relaciones entre tablas, primary keys, foreign keys y normalización.
Título universitario en Business Analytics, Estadística, Matemáticas, Ciencias de la Computación, Economía, Marketing o carreras relacionadas, idealmente con formación en bases de datos o análisis cuantitativo.
Será un plus si tienes
Experiencia trabajando con datos de consumidores, retail, paneles o transacciones.
Familiaridad con data warehouses en la nube como Snowflake, BigQuery o Redshift.
Experiencia o conocimientos en marketing analytics, consumer insights o market measurement.
Experiencia creando tablas o vistas de datos que alimenten dashboards y reportes recurrentes.
10 días de PTO para que puedas desconectarte.
100% remoto: trabaja desde donde estés y encuentra el equilibrio que mejor funcione para ti.
Forma parte de equipos y proyectos internacionales, trabajando con profesionales de distintos países.
Sigue desarrollando tus conocimientos en SQL, Python y Machine Learning mientras trabajas en proyectos interesantes y de impacto.
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📌 Production Analytics Lead: Data Science & Ml (Santa Fe)
🏢 Startups BPO
📍 Santa Fe