Directo de la empresahace 1 día

Machine Learning Engineer

Buenos Aires, Buenos AiresHíbrido · Tiempo completo

Senior

Mercado Libre busca un Ingeniero de Machine Learning para diseñar y escalar sistemas de IA, optimizando modelos de Computer Vision y NLP para baja latencia, y trabajando con LLMs/VLMs en un entorno híbrido en Buenos Aires.

Descripción del puesto

Como Machine Learning Engineer en Mercado Libre, diseñarás y escalarás sistemas innovadores y seguros que resuelven problemas reales y de alto impacto. Trabajarás en un entorno dinámico con tecnología de vanguardia, aplicando buenas prácticas de ingeniería, modelos de IA propios y aprendizaje continuo, con el propósito de democratizar el comercio electrónico y los servicios financieros en América Latina. Imagináte emprendiendo proyectos desafiantes, dinámicos e innovadores y siendo responsable de: - Diseñar y evolucionar soluciones de Inferencia de Baja Latencia: Llevar modelos de Computer Vision y NLP a producción optimizando el throughput y el consumo de recursos, garantizando tiempos de respuesta compatibles con la experiencia en vivo. - Dominar el ciclo de vida de LLMs/VLMs: Desde la exploración y el context engineering hasta la implementación de flujos agénticos que puedan razonar sobre contenido multimedia. - Garantizar la calidad mediante Evals: Construir pipelines de evaluación rigurosos para medir de forma reproducible el impacto de cada cambio en los modelos, prompts o flujos, mitigando regresiones y alucinaciones. - Iterar sistemáticamente: Aplicar técnicas de prompt learning e iteración continua basadas en datos para maximizar el recall y la precisión de nuestras soluciones. - Diseñar Arquitectónicamente y Spec Driven Development: Liderar la definición de componentes y contratos claros utilizando Spec Driven Development antes de escribir código, asegurando sistemas robustos, testeables y mantenibles en el tiempo. - Construir el motor de datos: Desarrollar los pipelines de datos necesarios para alimentar el entrenamiento, fine-tuning y evaluación continua de los modelos. ¿Cuáles son los requisitos? - Dominar el ciclo de vida completo de modelos de Computer Vision y NLP, entrenamiento, evaluación e inferencia. - Tener experiencia optimizando y sirviendo modelos para baja latencia utilizando PyTorch, HuggingFace, formatos de serialización como ONNX, y motores de inferencia modernos de alto rendimiento como vLLM o Llama.cpp. - Contar con experiencia real en el ciclo de vida de soluciones basadas en LLMs: técnicas avanzadas de Context Engineering, RAG, y metodologías sistemáticas de Prompt Iteration / Prompt Learning. - Demostrar experiencia en el desarrollo de flujos agénticos y orquestación compleja utilizando LangChain, LangGraph o el Google SDK. - Tener experiencia configurando y analizando métricas con frameworks de Evals para LLMs (ej. LangSmith, Ragas u homólogos). - Manejar técnicas de Fine-Tuning eficiente de modelos como QLoRA para ajustar modelos fundacionales a nuestros casos de negocio. - Tener dominio avanzado de Python aplicando buenas prácticas de ingeniería de software: Clean Architecture, testing automatizado y pipelines de CI/CD. - Tener experiencia en la creación de pipelines de datos masivos usando BigQuery y SQL avanzado para extraer datasets de entrenamiento y evaluación. ¿Te animás a dejar huella en la tecnología de América Latina? ¡Postulate y sumate a nuestro propósito! Modalidad de trabajo híbrida. Site Bogotá, Colombia.

Responsabilidades

Diseñar y escalar sistemas innovadores y seguros
Aplicar buenas prácticas de ingeniería y modelos de IA
Diseñar y evolucionar soluciones de Inferencia de Baja Latencia
Dominar el ciclo de vida de LLMs/VLMs
Garantizar la calidad mediante Evals
Iterar sistemáticamente
Diseñar Arquitectónicamente y Spec Driven Development
Construir el motor de datos

Habilidades

Ingeniería de softwareOptimización de modelosBaja latenciaPrompt engineeringPrompt learningIngeniería de datosSQL avanzadoTesting automatizadoCI/CDInnovaciónResolución de problemasAprendizaje continuoTrabajo en equipo

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