Machine Learning Engineer con Enfoque en IA Generativa

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..

En Improving South America, brindamos servicios de TI para transformar la percepción del profesional de TI. Nos enfocamos en consultoría de TI, desarrollo de software y formación ágil.

Actualmente buscamos dos Machine Learning Engineers con experiencia práctica en sistemas de IA generativa para nuestro equipo el cual construye y opera servicios de ML en producción de sistemas de almacenamiento de datos empresariales basados en tecnología flash (SSD) que es el enfoque principal del proyecto. Trabajarás en el diseño, despliegue y operación de pipelines de LLMs y agentes, así como en la infraestructura de ML que los soporta, y formarás parte del equipo que desarrolla Copilot.