Sr Machine Learning Engineer

Sobre Coderland

En Coderland, el talento es lo que hace que las cosas pasen.

Somos una comunidad global de #CodeLovers apasionados por la tecnología, la innovación y la transformación digital. Trabajamos con compañías líderes creando soluciones reales de alto impacto, en un entorno donde cada idea cuenta y cada persona suma.

Aquí no hay talentos invisibles: se escucha, se colabora y se crece.

Ubicación

• Región: Latinoamérica
• Modalidad: Remoto

Lo que incluye tu salario

• Trabajo 100% remoto
• Coderland Homes en Panamá, Málaga e Islas Canarias
• Espacios de Coworking
• Acceso a oficinas en Panamá, Málaga y Madrid
• Aprendizaje y crecimiento continuo
• Plataforma de formación Udemy Business
• Plataforma de idiomas Preply
• Programa de referidos
• Pagos en USD
• Días familiares
• Bono por aniversario
• Cobertura de salud remota - SafetyWing

Sobre el rol

Buscamos un/a Senior Machine Learning Engineer (MLOps) con experiencia en el desarrollo, despliegue y mantenimiento de plataformas de Machine Learning en entornos cloud. La persona seleccionada trabajará de la mano con equipos de Data Science, Data Engineering y Analytics para construir soluciones escalables, automatizar flujos de trabajo de ML y garantizar la confiabilidad de modelos en producción. Valoramos perfiles con sólidos conocimientos en AWS, MLOps y desarrollo de software, orientados a la mejora continua y la excelencia operativa.

Responsabilidades clave

• Dar soporte al despliegue, monitoreo y mantenimiento de plataformas de Machine Learning para soluciones de analítica y medición.
• Desarrollar y mantener procesos de entrenamiento, procesamiento y despliegue de modelos utilizando Amazon SageMaker.
• Diseñar y mantener flujos de orquestación utilizando AWS Step Functions, AWS Lambda y Apache Airflow (MWAA).
• Gestionar el registro, versionado y promoción de modelos mediante MLflow.
• Construir y mantener imágenes Docker, repositorios Amazon ECR y pipelines de CI/CD.
• Productivizar modelos de Machine Learning y pipelines de datos para casos de uso de analítica, scoring y toma de decisiones.
• Investigar y resolver incidencias en producción utilizando herramientas de monitoreo como CloudWatch, DataDog y logs de SageMaker.
• Colaborar con equipos multidisciplinarios para mejorar la confiabilidad, escalabilidad y rendimiento de la plataforma.
• Contribuir a la definición de buenas prácticas de ingeniería, documentación, pruebas y procedimientos operativos.

Requisitos / Habilidades requeridas

• Título universitario en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Data Science o carreras afines.
• Más de 3 años de experiencia en Machine Learning Engineering, MLOps, Software Engineering o roles similares.
• Dominio de Python y experiencia con pandas, PyTorch, scikit-learn, boto3 y SQL.
• Experiencia con servicios de AWS, incluyendo SageMaker, Step Functions, Lambda, S3, IAM y ECR.
• Experiencia desarrollando y manteniendo flujos de orquestación con Airflow, AWS Glue o tecnologías similares.
• Conocimiento de plataformas de datos en la nube como Snowflake, Amazon Redshift o Amazon Athena.
• Experiencia con Docker, pipelines de CI/CD, control de versiones y buenas prácticas de desarrollo de software.
• Sólidas habilidades de troubleshooting y depuración en sistemas distribuidos y flujos de Machine Learning.
• Capacidad para colaborar eficazmente con equipos técnicos y stakeholders de negocio.
• Excelentes habilidades de comunicación y resolución de problemas.

Requisitos deseables

• Experiencia con modelos bayesianos o probabilísticos utilizando PyMC o ArviZ.
• Conocimiento de herramientas de plataformas ML como MLflow, Hydra, OmegaConf o FastAPI.
• Experiencia desplegando modelos de Deep Learning en entornos de producción.
• Conocimiento de herramientas de Infrastructure as Code (IaC) como Terraform, Terragrunt o AWS CloudFormation.
• Experiencia en proyectos relacionados con Customer Analytics, Marketing Measurement o sistemas de recomendación.

¿Por qué Coderland?

Porque aquí formarás parte de un equipo donde la creatividad, el talento y la tecnología se unen para transformar el futuro. Creemos en las personas, en el trabajo en comunidad y en el impacto que podemos generar juntos.