Sr Machine Learning Engineer - AWS (Iquitos)

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28 oct
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Coderio
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Iquitos

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$1 - $1 a monthSobre nosotrosCoderio 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.comEstamos 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.Ventajas- 100% remoto- Compromiso a largo plazo, con autonomía e impacto- Rol estratégico y de alta visibilidad en una cultura de ingeniería moderna- Equipo internacional participativo 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,#J-18808-Ljbffr

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