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Machine Learning Engineer

MODOBuenos Aires, Ciudad Autónoma de Buenos Aires, Argentina

Hace más de 30 días

Tipo de contrato

Teletrabajo

Descripción del trabajo

MODO Buenos Aires, Buenos Aires Province, Argentina

Somos MODO, la fintech de los bancos argentinos que está revolucionando la manera de pagar y ahorrar con promociones en la Argentina. Estamos en el centro del ecosistema de pagos, desarrollando experiencias de pago novedosas en QR, NFC y online con todos los medios de pago, y creando el mejor lugar para hacer y disfrutar promociones. Además, creamos el primer hub de open banking de la Argentina para hacer más simple el manejo de tu plata.

En MODO confluyen los principales bancos, procesadores de pagos, comercios y mucho más. Somos líderes en el cambio de una industria que está atravesando su mayor transformación en la historia, y nuestros productos y tecnologías están en la frontera de la práctica a nivel mundial.

Tenemos el propósito de "Conectar tu dinero y tu mundo para simplificar lo cotidiano" y los moders cuentan con todo lo que necesitan para hacerlo realidad.

Nuestro equipo está siempre en transformación, y hoy necesitamos sumar a un / a Machine Learning Engineer para poder seguir creciendo.

¿Cuáles serán tus principales responsabilidades?

Diseñar, desarrollar e industrializar soluciones de ML y GenAI como productos de datos robustos, escalables y mantenibles.
Trabajar junto a Data Scientists, ingenieros de backend, DevOps y DevSecOps, facilitando la integración de modelos y reduciendo la carga técnica de los equipos de ciencia de datos mediante herramientas y automatizaciones.
Diseñar, implementar y mantener plataformas internas de ML / AI, como SageMaker, MLflow, Feature Store y LLM Gateways, adaptándolas y optimizándolas según las necesidades de producto.
Participar en proyectos de arquitectura de plataforma, como la creación de un Feature Store y un Customer Data Platform (CDP), definiendo estándares y patrones reutilizables.
Diseñar y desplegar catálogos de plataforma (ej. a partir de un archivo YAML generar una base vectorial en OpenSearch o Pinecone lista para usar).
Aplicar herramientas y tecnologías de IA en el día a día para acelerar el desarrollo y en los productos entregados.
Desarrollar componentes en Python siguiendo buenas prácticas de ingeniería de software (testing, modularidad, CI / CD, documentación).
Participar en la toma de decisiones técnicas de arquitectura considerando impacto, esfuerzo de implementación y valor para el negocio.
Elevar el estándar técnico del desarrollo de soluciones ML / GenAI en la compañía, compartiendo buenas prácticas y herramientas con otros squads.

¿Qué esperamos de vos?

Experiencia sólida en desarrollo Python aplicado a soluciones de datos, siguiendo principios de ingeniería de software (modularización, testing, CI / CD).

Conocimiento práctico de MLOps : MLflow, SageMaker, Feature Store, deployment de modelos, control de versiones, pipelines CI / CD.

Experiencia colaborando con Data Scientists y perfiles técnicos (backend, infraestructura, DevOps).

Capacidad para desarrollar y mantener soluciones en entornos Docker y Kubernetes.

Conocimientos de infraestructura como código (Terraform) y monitoreo con Datadog u otras herramientas de observabilidad.

Familiaridad con la integración de soluciones ML / GenAI en entornos productivos (APIs, backend, automatizaciones).

Sólida comprensión de los requerimientos técnicos y organizacionales para escalar desde un prototipo a una solución productiva.

Excelentes habilidades de comunicación y trabajo en equipo.

Será Deseable Que Cuentes Con

Conocimiento de CDPs (Customer Data Platforms) y arquitecturas orientadas a producto de datos.

Experiencia en diseño o uso de Feature Stores (como SageMaker Feature Store) y su integración en flows de entrenamiento / inferencia.

Conocimiento de arquitecturas de datos / AI en AWS (Sagemaker, Bedrock, S3, Lambda, Glue, EventBridge).

Familiaridad con arquitecturas DataMesh y herramientas como Snowflake.

Experiencia participando en soluciones de GenAI (embeddings, RAG, prompting avanzado).

Background como Data Engineer o experiencia trabajando con procesamiento de datos a escala es un plus.

Participación en iniciativas de mejora de estándares técnicos dentro de equipos o compañías.

¿Qué ofrecemos?

10 días hábiles de vacaciones + 5 días MODO.

Prepaga para vos y tu grupo familiar.

Reintegro en app MODO para almuerzos y traslado.

Membresía en Gympass y descuento en Sport Club para actividad física.

Licencias extendidas (por matrimonio, maternidad, paternidad y otras).

Plataforma de capacitaciones y descuentos en universidades para perfeccionar y expandir tus conocimientos.

Plataforma de idiomas (Inglés o portugués).

Reintegro por gastos de Internet.

Día de cumpleaños libre y medio día por cumpleaños de hijos / as.

Actividades de team building.

Club de Beneficios.

Posibilidad de desarrollarte en un ambiente flexible, dinámico y en pleno crecimiento.

Si te interesa trabajar en un equipo ágil y autónomo dentro de una compañía desde su concepción, donde el margen de acción de cada rol es gigante, ¡te esperamos!

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Machine Learning Engineer • Buenos Aires, Ciudad Autónoma de Buenos Aires, Argentina