Machine Learning / AI Engineer
ADN Recursos Humanos.CABA, Buenos Aires, ARHace 14 horas
Descripción del trabajoLenguaje 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. 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.
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 :
Responsabilidades clave :
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 • CABA, Buenos Aires, AR
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