Machine Learning Engineer con Enfoque en IA Generativa

• 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)

Responsabilidades: • 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.

Beneficios: • 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..