Sr Machine Learning Engineer - AWS

Job Description

\n \n $1 - $1 a month Sobre nosotros Coderio diseña y desarrolla soluciones digitales escalables para empresas globales. Combinamos una sólida experiencia técnica con una mentalidad orientada a producto para liderar iniciativas de software complejas de principio a fin. Trabajamos con clientes internacionales, valoramos la autonomía y la comunicación clara, y construimos relaciones a largo plazo a través de la excelencia técnica. 🌍 Más información: coderio.com Estamos buscando un/a Senior Machine Learning Engineer para sumarse a un equipo de Data & Machine Learning y brindar liderazgo técnico en el desarrollo, entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos de Machine Learning sobre AWS . La persona que se incorpore tendrá un rol clave acompañando y guiando a un equipo junior, estableciendo buenas prácticas de MLOps, experimentación, versionado y despliegue , y contribuyendo a garantizar que los modelos sean confiables, monitoreables y estén preparados para ambientes productivos. ¿Qué vas a hacer en este rol? Liderazgo Técnico: Guiar y acompañar a un equipo junior en la construcción y evolución de modelos de Machine Learning. Model Training: Apoyar el entrenamiento de modelos utilizando Amazon SageMaker , asegurando buenas prácticas de experimentación y reproducibilidad. Model Deployment: Participar en el despliegue de modelos en Amazon SageMaker y acompañar al equipo durante el proceso hacia producción. MLOps: Definir y promover buenas prácticas para el versionado, experimentación, entrenamiento y despliegue de modelos. Model Monitoring: Implementar y asesorar sobre estrategias de monitoreo de modelos y datos en entornos productivos. Data & Model Drift: Participar en la detección y análisis de data drift, model drift y degradación del rendimiento de los modelos. Model Explainability & Fairness: Brindar lineamientos sobre explicabilidad, sesgo y evaluación de modelos , promoviendo soluciones confiables y responsables. Graph Machine Learning: Acompañar casos de uso relacionados con grafos y Graph Neural Networks (GNN) . Technical Guidance: Ayudar al equipo a resolver desafíos técnicos y promover estándares de ingeniería y Machine Learning. Requisitos Experiencia de al menos 4 años en roles de Machine Learning Engineering, MLOps o roles relacionados . Experiencia práctica y hands-on con Amazon SageMaker . Experiencia en entrenamiento y despliegue de modelos utilizando SageMaker . Experiencia con monitoreo de modelos y datos en entornos productivos. Conocimiento y experiencia trabajando con data drift y model monitoring . Experiencia con Amazon SageMaker Clarify . Conocimiento o experiencia con Amazon Neptune . Sólidos conocimientos de prácticas de MLOps , incluyendo versionado, experimentación y despliegue de modelos. Capacidad para establecer buenas prácticas y acompañar técnicamente a perfiles junior. Será un plus Experiencia con Graph Machine Learning . Experiencia desarrollando o trabajando con Graph Neural Networks (GNN) . Experiencia avanzada con Amazon Neptune . Experiencia diseñando estrategias completas de model monitoring . Experiencia trabajando con soluciones de Machine Learning en ambientes productivos de alta escala. Beneficios 100% remoto Compromiso a largo plazo, con autonomía e impacto Rol estratégico y de alta visibilidad en una cultura de ingeniería moderna Equipo internacional colaborativo y liderazgo técnico sólido Plan de carrera y crecimiento dentro de Coderio ¿Por qué unirte a Coderio? En Coderio valoramos el talento sin importar la ubicación. Somos una empresa remote-first , apasionada por la tecnología, el trabajo colaborativo y la compensación justa. Ofrecemos un entorno inclusivo, desafiante y con oportunidades reales de crecimiento. En este rol vas a tener la posibilidad de trabajar con tecnologías modernas de Machine Learning y AWS , aportar tu experiencia técnica y ayudar a impulsar las mejores prácticas dentro de un equipo en crecimiento. Si te motiva construir soluciones con impacto, compartir conocimiento y acompañar a otros profesionales en su desarrollo , \n