Improving

Machine Learning Engineer con Enfoque en IA Generativa

Improving · Remote
Tiempo completo 🤖 Machine Learning Hoy
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Requerimientos del cargo

  • Experiencia práctica en infraestructura para LLMs y agentes: pipelines RAG, vector stores, orquestación de agentes, integraciones MCP, evaluación de modelos o guardrails.
  • Python 3.12+ para software de producción, más allá de scripts.
  • Snowflake: SQL avanzado y optimización, con dominio de schemas, warehouses y roles. Experiencia con autenticación key-pair (JWT) es un plus.
  • Docker: construcción y optimización de imágenes que empaquetan artefactos de ML y sus dependencias.
  • Kubernetes: despliegue y operación de workloads (pods, deployments, límites de recursos, networking básico), incluyendo la creación, programación y depuración de CronJobs.
  • AWS: S3, IAM y boto3. Experiencia con EMR es un plus.
  • Troubleshooting basado en logs y métricas (Elastic, Datadog o equivalente) en jobs programados y servicios.
  • pytest y capacidad para diseñar pruebas significativas de casos borde.
  • Flujo de trabajo con Git y GitHub: feature branches, pull requests y code review.
  • Comodidad en un entorno ágil y comunicación clara por escrito.
  • Inglés intermedio avanzado o avanzado (indispensable)

Funciones del cargo

  • Diseñar, construir y mantener pipelines de RAG, orquestación de agentes e integraciones MCP que llevan LLMs a producción.
  • Desarrollar servicios de ML en Python 3.12+ con código testeable, versionado y revisado mediante pull requests.
  • Empaquetar modelos, agentes y sus dependencias en imágenes Docker optimizadas y desplegarlas en Kubernetes, incluyendo workloads programados con CronJobs.
  • Implementar y mantener la capa de datos en Snowflake, escribiendo y optimizando consultas SQL y gestionando roles y warehouses.
  • Configurar y operar recursos en AWS (S3, IAM, boto3 y, cuando aplique, EMR).
  • Diseñar y ejecutar evaluaciones de modelos y guardrails para medir calidad, seguridad y comportamiento de los sistemas de IA generativa.
  • Monitorear jobs y servicios con Datadog o Elastic, diagnosticar fallas a partir de logs y métricas, y proponer mejoras de estabilidad.
  • Colaborar con el equipo en un entorno ágil, documentando decisiones técnicas y comunicando avances y riesgos con claridad por escrito.

Condiciones

  • Contrato a largo plazo.
  • 100% Remoto.
  • Vacaciones y PTOs
  • Posibilidad de recibir 2 bonos al año.
  • 2 revisiones salariales al año.
  • Clases de inglés.
  • Equipamiento Apple.
  • Plataforma de cursos en linea
  • Budget para compra de libros.
  • Budget para compra de materiales de trabajo
  • mucho mas..
Machine LearningGenerative AIRetrieval-Augmented Generation
Fuente: GetOnBoard
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