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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

Sr Machine Learning Architect - AWS

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.

¿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.

Incentivos

- 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 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

Prometeo Talent es una agencia de reclutamiento con presencia en América y Europa. Ayudamos a empresas a encontrar profesionales talentosos en áreas de datos, analytics y negocios.

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 un/a Analista de Datos (Machine Learning) para sumarse al equipo global de nuestro cliente.

Esta posición es ideal para personas analíticas, curiosas y orientadas a los datos, que disfruten trabajar con grandes volúmenes de información de consumidores y retail. El rol combina el trabajo técnico con una mirada de negocio:



vas a transformar datos transaccionales y de comportamiento en métricas claras que ayuden a tomar decisiones.

Buscamos 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.

Experiencia en Python, pandas, scikit-learn, statistics. Capacidad para investigar y solucionar problemas en base de datos.

Buenas habilidades de comunicación y presentación.

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.

#J-18808-Ljbffr

📌 Remote Ml Data Analyst - End-To-End Modeling & Deployments (Rincón de los Sauces)
🏢 Bluelight Consulting
📍 Rincón de los Sauces