Ingeniero Senior de Machine Learning
Empresa de consultoría de datos e IA busca un Ingeniero Senior de Machine Learning para diseñar, construir y operacionalizar soluciones de ML de nivel de producción. El rol es 100% remoto desde LATAM.
Si sos un Ingeniero Senior de Machine Learning y buscás un rol 100% remoto en LATAM, esta es tu oportunidad. Podrás diseñar y construir soluciones de IA de punta en una consultora líder, trabajando con partners top como Snowflake y AWS.
Descripción del puesto
Unite a phData, una consultora de datos e IA remota con empleados en Estados Unidos, Latinoamérica e India. Nos asociamos con líderes de la industria como Snowflake, AWS, Anthropic, Azure, GCP, Fivetran, Pinecone, Glean y dbt para resolver los complejos desafíos de datos e IA que ralentizan a las grandes empresas. Crecemos rápido y damos a nuestra gente propiedad real sobre su trabajo. Contratamos a los mejores y confiamos en ellos para entregar resultados. ¿Por qué phData? - Socio de Implementación Snowflake del Año — 7 años consecutivos, y Socio de IA Snowflake 2026. - Socio de Servicios AWS Premier Tier — el nivel más alto de reconocimiento en la Red de Socios de AWS. - Socio Fivetran del Año 2025 (4to año consecutivo). - Socio dbt Labs del Año 2025 (3 veces ganador) con estatus de socio Visionario. - Socio de Excelencia al Cliente KNIME 2026. - Socio Preferido en la Red de Socios Anthropic Claude. - Socio #1 en Certificaciones Avanzadas de Snowflake. - Más de 600 Certificaciones Cloud Expert (Sigma, AWS, Azure, Dataiku y más). - Reconocidos como un lugar de trabajo galardonado en EE. UU., India y LATAM. Descripción del Rol Buscamos un Ingeniero Senior de Machine Learning para unirse a nuestro equipo. En este rol, diseñarás, construirás y operacionalizarás soluciones de machine learning de nivel de producción que transforman modelos de ciencia de datos en capacidades de negocio confiables y escalables. Colaborarás estrechamente con clientes, científicos de datos, ingenieros de datos y equipos de plataforma para asegurar que los modelos sean desplegables, mantenibles y alineados con los entornos de los clientes. Te enfocarás en infraestructura robusta, despliegue e integración de datos para garantizar que nuestras soluciones entreguen un impacto medible en producción. Responsabilidades Clave Entrega al Cliente: - Liderar y dirigir el diseño, implementación y despliegue en producción de soluciones de machine learning para iniciativas empresariales de datos e IA. - Traducir requisitos de negocio en soluciones técnicas y de ingeniería de datos que se alineen con las metodologías, estándares y mejores prácticas de phData. - Asegurar que los proyectos se entreguen a tiempo, dentro del alcance y con valor de negocio medible para los clientes. - Diseñar y crear entornos y herramientas que permitan a los científicos de datos construir, entrenar y evaluar modelos de manera eficiente y segura. - Trabajar dentro de los sistemas del cliente para extraer, integrar y preparar datos para análisis y desarrollo de modelos, asegurando calidad, rendimiento y confiabilidad. - Definir e implementar enfoques de despliegue e infraestructura para modelos de machine learning para que puedan ser consumidos y mantenidos por el negocio. - Desarrollar y ejecutar estrategias de pruebas operativas, incluyendo validación de QA, pruebas de rendimiento y planes de lanzamiento en producción para modelos y servicios de soporte. - Asegurar la calidad, estabilidad y observabilidad de las soluciones entregadas a través de logging, monitoreo, pruebas y documentación. Colaboración y Liderazgo: - Colaborar con socios multifuncionales, incluyendo ciencia de datos, ingeniería de datos, plataforma/DevOps y stakeholders de negocio para entregar proyectos exitosos. - Proporcionar liderazgo técnico durante sesiones de descubrimiento, revisiones de arquitectura y diseño, y fases de implementación para alinear patrones MLOps escalables. - Asegurar alta calidad en las entregas a través de revisiones de código, documentación técnica, pruebas automatizadas y adhesión a estándares de seguridad y gobernanza. - Asociarse con líderes de práctica y de cuentas para identificar oportunidades de expandir proyectos, mejorar patrones de entrega y estandarizar enfoques de despliegue de machine learning. - Trabajar estrechamente con científicos de datos para dar forma a patrones de integración de modelos, contratos de datos y requisitos de rendimiento que permitan el despliegue a escala en armonía con los sistemas y pipelines existentes. Contribución a la Práctica y a la Firma: - Contribuir a iniciativas internas como desarrollo de propiedad intelectual, aceleradores MLOps, plantillas de infraestructura, playbooks y capacitación para colegas sobre mejores prácticas para desplegar ML en producción. - Representar a phData con profesionalismo en todas las interacciones, comunicando claramente tanto con stakeholders técnicos como no técnicos. Sobre Vos Sos un ingeniero de machine learning práctico y un solucionador de problemas colaborativo que disfruta transformando modelos en soluciones robustas y listas para producción. Te sentís cómodo trabajando en todo el stack —desde pipelines de datos e infraestructura hasta APIs y monitoreo— y asociándote directamente con científicos de datos, ingenieros y stakeholders de negocio. Prosperás en un entorno impulsado por resultados, navegando por ecosistemas complejos de clientes y ayudando a los equipos a entregar capacidades de machine learning confiables y escalables. Requisitos: Experiencia: - Más de 4 años de experiencia en roles de ingeniería de machine learning, ingeniería de software o ingeniería de datos construyendo y desplegando soluciones de ML en producción. Habilidades Técnicas/Funcionales: - Dominio de lenguajes de programación modernos como Python, Scala, Java o similares. - Experiencia construyendo y operando pipelines de datos robustos y soluciones de procesamiento de datos distribuidas utilizando tecnologías como Spark, Pandas y SQL. - Experiencia práctica desplegando modelos de ciencia de datos/machine learning utilizando librerías y frameworks como TensorFlow, Keras, scikit-learn, H2O o similares. - Sólido conocimiento de SQL, incluyendo escritura, depuración y optimización de consultas complejas y distribuidas. - Experiencia con tecnologías de contenedorización y orquestación como Docker y Kubernetes (o similares). - Familiaridad con múltiples sistemas de fuentes de datos y tecnologías de mensajería/streaming (ej. JMS, Kafka, RDBMS, data warehouses, MySQL, Oracle, SAP). - Conocimiento a nivel de sistema de arquitectura de red y cloud, sistemas operativos (ej. Linux) y plataformas de almacenamiento/cómputo (ej. AWS, Databricks, Cloudera). - Experiencia desarrollando y operando APIs y servicios web utilizando frameworks como Flask, Django o Spring (o equivalente). - Experiencia demostrada con el ciclo de vida completo del desarrollo de software, incluyendo diseño, implementación, pruebas, documentación, despliegue y operaciones continuas. - Fuertes habilidades analíticas; capacidad para traducir requisitos de negocio y casos de uso en soluciones de datos y ML de extremo a extremo, incluyendo ingesta de datos, procesamiento ETL, acceso a datos, consumo y análisis personalizados. Habilidades de Consultoría/Entrega: - Experiencia entregando proyectos para clientes externos o internos en un entorno de servicios profesionales, de producto o de consultoría. - Capacidad para desglosar problemas complejos en pasos estructurados y accionables y llevarlos a cabo hasta su finalización. - Sólidas habilidades de comunicación escrita y verbal en inglés, incluyendo la capacidad de explicar conceptos técnicos a audiencias técnicas y no técnicas. - Experiencia demostrada presentando soluciones y trabajando directamente con clientes internos y/o externos. Colaboración y Propiedad: - Capacidad demostrada para trabajar eficazmente con equipos distribuidos y multifuncionales, incluyendo científicos de datos, ingenieros y stakeholders de negocio. - Trayectoria probada de asumir la propiedad, gestionar múltiples prioridades y entregar trabajo de alta calidad con mínima supervisión. - Comodidad trabajando en entornos de clientes, entendiendo rápidamente nuevos sistemas y adaptando soluciones para encajar en arquitecturas y procesos existentes. Educación: - Título de Grado en Ingeniería Informática, Ciencias de la Computación o un campo técnico relacionado, o experiencia práctica equivalente preferida. Requisitos Preferidos: - Experiencia en verticales de la industria o espacios de problemas donde el machine learning se aplica a datos a gran escala (ej. servicios financieros, retail, manufactura, salud o similares). - Experiencia práctica con tecnologías del ecosistema como HBase, Impala, Solr, Kudu, Streamsets, NiFi, ElasticSearch, Databricks, Snowflake, o plataformas cloud principales (AWS, Azure, GCP). - Experiencia con herramientas MLOps, incluyendo servicios como AWS SageMaker y frameworks como MLflow. - Experiencia previa trabajando en equipos globales o remotos y colaborando entre EE. UU., LATAM y/o India. - Contribuciones a proyectos de código abierto, comunidades técnicas, presentaciones o escritura técnica relacionada con datos, ML u MLOps son un plus. - Una Maestría u otro título avanzado en ciencia de datos, ciencias de la computación o un campo relacionado. Ubicación y Expectativas de Zona Horaria Este rol se basa en Latinoamérica. - Somos una empresa remota-first y deberías sentirte cómodo trabajando con un equipo global distribuido. - Puede requerirse cierta flexibilidad para colaborar entre zonas horarias con colegas y clientes. - Las necesidades del cliente pueden requerir ocasionalmente flexibilidad en los horarios de trabajo para apoyar hitos clave o talleres. ¿Por qué phData? - Trabajo Impactante: Asóciate con organizaciones líderes en iniciativas significativas de datos e IA. - Cultura Colaborativa: Trabaja con un equipo global solidario y de alto rendimiento que valora la transparencia, la autonomía y la mejora continua. - Oportunidades de Crecimiento: Acceso a proyectos desafiantes, mentoría y vías de desarrollo estructuradas. Impulsados por Valores: Priorizamos hacer lo correcto para nuestros clientes, nuestros equipos y nuestra comunidad. Beneficios en phData (según ubicación) LATAM: - Entorno de Trabajo Remoto-First - Ambiente de trabajo casual, galardonado, de pequeña empresa - Cultura colaborativa que valora la autonomía, la creatividad y la transparencia - Compensación competitiva, excelentes beneficios, generoso plan de PTO más 10 feriados (y otras ventajas interesantes) - Aprendizaje acelerado y desarrollo profesional a través de capacitación avanzada y certificaciones
Responsabilidades
- Diseñar, construir y desplegar soluciones de ML de nivel de producción
- Traducir requisitos de negocio en soluciones técnicas
- Extraer, integrar y preparar datos para análisis y desarrollo de modelos
- Definir e implementar enfoques de despliegue de modelos de ML
- Desarrollar e implementar estrategias de pruebas operativas
- Asegurar la calidad, estabilidad y observabilidad de las soluciones
- Colaborar con científicos de datos, ingenieros y partes interesadas del negocio
- Proporcionar liderazgo técnico
- Contribuir a iniciativas internas (IP, aceleradores MLOps, plantillas de infraestructura)
- Representar a phData profesionalmente
Skills requeridas
Beneficios
- Entorno de trabajo remoto
- Cultura colaborativa
- Oportunidades de crecimiento
- Capacitación y certificaciones
- Compensación competitiva
- Beneficios excelentes
- Plan de PTO generoso
- 10 días festivos