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Machine Learning / AI Engineer

Machine Learning / AI Engineer

ADN Recursos HumanosCentro, Capital Federal, AR
Hace 7 días
Descripción del trabajo

Requerimientos :

  • Más de cinco años de experiencia en ML / AI engineering, con ?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 operacion 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.

    Edad : Indistinto

    Sexo : Indistinto

    Disponibilidad para viajar : Indistinto

    Fecha de Inicio : Inmediato

    Modalidad : Relación de dependencia.

    Posiciones a cubrir : 1.

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    Machine Learning Engineer • Centro, Capital Federal, AR