Buscamos un perfil con experiencia en infraestructuras de machine learning e inteligencia artificial, con especial atención a sistemas basados en LLM y arquitecturas agentic.

Responsabilidades:

• Definir y evolucionar la infraestructura de ML/IA, con un enfoque en sistemas basados en LLM y agentic.
  
• Contribuir al desarrollo del framework de IA agentic habilitado por AWS Bedrock, aplicado a herramientas internas y funcionalidades para clientes.
  
• Identificar, obtener y refinar conjuntos de datos para ajustar modelos y expandir flujos de trabajo agentic.
  
• Preprocesar datos mediante limpieza, ingeniería de características y transformación.
  
• Entrenar, evaluar y desplegar en producción sistemas basados en LLM y modelos tradicionales de ML.
  
• Monitorear, depurar y mejorar continuamente los modelos y herramientas de IA desplegados.
  
• Brindar soporte en el uso de machine learning en toda la empresa, incluyendo la elección del tipo de modelo adecuado para cada caso de uso.
  
• Apoyar la integración y uso de LLMs, incluyendo fine-tuning, prompt tuning y generación aumentada con recuperación (RAG).
  

Requisitos:

• Más de 5 años de experiencia como Data Scientist o Machine Learning Engineer.
  
• Experiencia trabajando con LLMs, incluyendo prompt engineering, fine-tuning y RAG.
  
• Experiencia en el uso de agentes para Amazon Bedrock o configuraciones similares de orquestación de agentes.
  
• Conocimientos en algoritmos de machine learning, métodos estadísticos y técnicas de preprocesamiento de datos.
  
• Experiencia en plataformas cloud para entrenamiento y despliegue de modelos, especialmente AWS.
  
• Dominio de Python, con experiencia en librerías como Scikit-Learn, NumPy, Pandas y PyTorch/TensorFlow.
  
• Dominio de SQL y experiencia con data warehouses como Snowflake o GCP.
  
• Conocimiento de prácticas MLOps, incluyendo pipelines CI/CD, monitoreo de modelos y versionado (MLflow, Airflow).
  
• Experiencia en el despliegue de modelos en producción y soporte posterior.
  
• Fluidez en inglés.
  

Se valorará adicionalmente:

• Experiencia en empresas SaaS B2B.
  
• Experiencia en compañías con crecimiento liderado por producto.
  
• Contribuciones a proyectos de código abierto relacionados con ML o IA.