Ingeniero de Machine Learning e IA
ADN Recursos Humanos busca un Ingeniero de Machine Learning / IA con más de 5 años de experiencia, incluyendo 2 años en MLOps, para un puesto híbrido en CABA Centro. Se valorará experiencia en el sector financiero o consultoría B2B.
Si tenés experiencia en Machine Learning y MLOps, y buscás un rol híbrido en CABA Centro, esta oportunidad es para vos. Podrás liderar iniciativas técnicas y coordinar equipos, sumando valor en una empresa que busca potenciar la IA.
Descripción del puesto
En ADN – Recursos Humanos estamos en la búsqueda de un Machine Learning / AI Engineer para Importante Empresa. El puesto es híbrido y se desarrollará en CABA Centro. Requerimientos: - Más de cinco años de experiencia en ML/AI engineering, con al menos 2 años dedicados a MLOps en producción. - Experiencia desplegando sistemas RAG a escala. - Capacidad para liderar iniciativas técnicas y coordinar equipos multidisciplinarios. - Inglés técnico (oral y escrito). - Valorable experiencia en sector financiero o consultoría tecnológica B2B. Conocimientos técnicos: - Lenguaje y frameworks de ML & Generative AI. - Python 3.xx (tipos, Pydantic, AsyncIO) con ecosistema científico (Pandas, NumPy, Polars). - Frameworks de deep learning: PyTorch 2.x, TensorFlow 2.x/Keras, JAX/Flax. - Frameworks de agentes y orquestación GenAI: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen. - Plataforma MLOps & Experimentación: - Tracking y registro de modelos: MLflow Tracking + Model Registry. - Orquestación de pipelines: Kubeflow Pipelines, Argo Workflows, AWS SageMaker Pipelines, Vertex AI Pipelines. - Versionado de datos/artefactos: DVC, LakeFS. - Observabilidad y monitoreo: - Métricas y trazabilidad: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry. - Calidad de datos/modelos: Evidently AI, WhyLabs. - Vector DB, RAG & búsqueda semántica: - Bases vectoriales: Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector. - Toolkits RAG: LangChain Retrievers, LlamaIndex integrations. - Entorno Cloud & Serverless GenAI: - Servicios managed GenAI: AWS Bedrock, Azure OpenAI Service, Google Gemini, Anthropic Claude. - Serverless/event-driven: AWS Lambda, Google Cloud Functions, Cloud Run. Responsabilidades clave: - Diseñar y mantener pipelines de ML y LLMs (entrenamiento, fine-tuning, inferencia, retraining). - Desplegar modelos ML en producción. - Implementar y gobernar vector stores y pipelines RAG para exponer capacidades de IA generativa sobre datos corporativos. - Colaborar en la operación del equipo (estimaciones técnicas, demos y RFPs). - Liderar revisiones de arquitectura con foco en escalabilidad, resiliencia y compliance. - Investigar continuamente la evolución de la IA generativa para proponer innovaciones. Lugar de trabajo: CABA Centro – Argentina (modalidad hibrida). Lugar de residencia: Preferentemente cerca del lugar de trabajo. Horario: Lunes a viernes de 9 a 18 hs.
Responsabilidades
- Diseñar y mantener pipelines de ML y LLMs (entrenamiento, fine-tuning, inferencia, retraining)
- Desplegar modelos ML en producción
- Implementar y gobernar vector stores y pipelines RAG para exponer capacidades de IA generativa sobre datos corporativos
- Colaborar en la operacion del equipo
- Liderar revisiones de arquitectura
- Investigar continuamente la evolución de la IA generativa para proponer innovaciones
Skills requeridas
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