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Calinana
1.9
Machine Learning / AI Engineer Senior
Buenos Aires
Buscamos un Machine Learning / AI Engineer Senior con un sólido enfoque en MLOps y Python que también pueda desempeñarse como AI Engineer para soluciones de IA……
30d+
ingeniero/a de aprendizaje automático jobs in Buenos Aires Buenos Aires jobs Calinana jobs in Buenos Aires
Calinana salaries
Employee reviews at Calinana Calinana interview experience Working at Calinana
EY
3.7
Solution Architect - Assistant Director - Service Excellence - EY Global Delivery Services
Buenos Aires
Proposes enhancements or modifications to data handling procedures. Resolves common errors or omissions in developing the analysis. Skills in Java/C are a plus.…
30d+
assistant director enterprise architect jobs in Buenos Aires Buenos Aires jobs EY jobs in Buenos Aires
EY salaries
Employee reviews at EY EY interview experience Working at EY
Talent connect
4.6
Data Engineer (Senior) – Python / PySpark / AWS / ML (Híbrido, CABA) | 171733-1
Buenos Aires
Buenos Aires, Parque Patricios | Híbrido · Perfiles del interior bienvenidos Proyecto Accenture. Conectar los repositorios migrados a Gluón como repositorios……
3d
ingeniero/a de datos jobs in Buenos Aires Buenos Aires jobs Talent connect jobs in Buenos Aires
Talent connect salaries
Employee reviews at Talent connect Talent connect interview experience Working at Talent connect
EPAM Systems
4.0
Director - Data Technology Consulting
Trabajo desde casa
Proven experience of 5+ years as a Data Technology Consultant, Data Architect, or similar position in enterprise data projects.…
30d
director technology manager jobs in Trabajo desde casa Trabajo desde casa jobs EPAM Systems jobs in Trabajo desde casa
EPAM Systems salaries
Employee reviews at EPAM Systems EPAM Systems interview experience Working at EPAM Systems
iTalent Connection
Senior IA/ML Engineer
Buenos Aires
Easy Apply
Formación en Ingeniería en Sistemas, Ciencias de la Computación o carreras afines. Detectar oportunidades de aplicación de AI en distintas áreas (riesgo,……
30d+
ingeniero/a de aprendizaje automático jobs in Buenos Aires Buenos Aires jobs iTalent Connection jobs in Buenos Aires
iTalent Connection salaries
Employee reviews at iTalent Connection iTalent Connection interview experience Working at iTalent Connection
EPAM Systems
4.0
Data Technology Consultant
Trabajo desde casa
Minimum 5 years of experience in Data Technology Consulting, Data Architecture, or related roles in enterprise data environments.…
30d
technology specialist jobs in Trabajo desde casa Trabajo desde casa jobs EPAM Systems jobs in Trabajo desde casa
EPAM Systems salaries
Employee reviews at EPAM Systems EPAM Systems interview experience Working at EPAM Systems
Azumo (IL)
4.1
Golang Backend Engineer - Latin America- Remote
Buenos Aires
Easy Apply
BS or Master’s degree in Computer Science, related degree, or equivalent experience. Deep expertise with Linux and hosted cloud environments (Heroku, AWS, App……
30d+
back end engineer jobs in Buenos Aires Buenos Aires jobs Azumo (IL) jobs in Buenos Aires
Azumo (IL) salaries
Employee reviews at Azumo (IL)Azumo (IL) interview experience Working at Azumo (IL)

Calinana

1.9

Machine Learning / AI Engineer Senior

Buenos Aires

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Descripción del empleo:

Buscamos un Machine Learning / AI Engineer Senior con un sólido enfoque en MLOps y Python que también pueda desempeñarse como AI Engineer para soluciones de IA generativa. Será responsable registrar experimentos, métricas y modelos, construir pipelines reproducibles para entrenamiento, validación o inferencia asi tambien como mantener versiones de datos, artefactos y modelos, garantizando trazabilidad y colaboración.

Conocimientos requeridos
Lenguaje y frameworks de ML & Generative AI

Python 3.xx (tipos, Pydantic, AsyncIO) con ecosistema científico (Pandas, NumPy,Polars).
2.x, TensorFlow 2.x/Keras, JAX/Flax.
Frameworks de agentes y orquestación GenAI: LangChain, LangGraph,LlamaIndex, CrewAI, AutoGen.
Plataforma MLOps & Experimentación
Tracking y registro de modelos: MLflow Tracking + Model Registry
Orquestación de pipelines: Kubeflow Pipelines, Argo Workflows, AWS, SageMaker Pipelines, Vertex AI Pipelines.
Versionado de datos/artefactos: DVC, LakeFS.
Observabilidad y monitoreo
Métricas y trazabilidad: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry.
Calidad de datos/modelos: Evidently AI, WhyLabs.
Vector DB, RAG & búsqueda semántica
Bases vectoriales: Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector.
Toolkits RAG: LangChain Retrievers, LlamaIndex integrations.
Entorno Cloud & Serverless GenAI
Servicios managed GenAI: AWS Bedrock, Azure OpenAI Service, Google Gemini, Anthropic Claude.
Serverless/event‐driven: AWS Lambda, Google Cloud Functions, Cloud Run,Requisitos del perfil
2 años dedicados a MLOps en producción.
Experiencia desplegando sistemas RAG a escala.
Capacidad para liderar iniciativas técnicas y coordinar equipos multidisciplinarios.
Residencia en Buenos Aires, Argentina o disponibilidad para esquema híbrido.
Valorable experiencia en sector financiero o consultoría tecnológica B2B.

Responsabilidades clave

Diseñar y mantener pipelines de ML y LLMs (entrenamiento, fine‐tuning, inferencia,
retraining).
Desplegar modelos ML en producción.
Implementar y gobernar vector stores y pipelines RAG para exponer capacidades
de IA generativa sobre datos corporativos.
Colaborar en la operacion del equipo (estimaciones técnicas, demos y RFPs).
Liderar revisiones de arquitectura con foco en escalabilidad, resiliencia y
compliance.
Investigar continuamente la evolución de la IA generativa para proponer
innovaciones.

REMOTO ARGENTINA

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Conocimientos requeridos
Lenguaje y frameworks de ML & Generative AI

Python 3.xx (tipos, Pydantic, AsyncIO) con ecosistema científico (Pandas, NumPy,Polars).
2.x, TensorFlow 2.x/Keras, JAX/Flax.
Frameworks de agentes y orquestación GenAI: LangChain, LangGraph,LlamaIndex, CrewAI, AutoGen.
Plataforma MLOps & Experimentación
Tracking y registro de modelos: MLflow Tracking + Model Registry
Orquestación de pipelines: Kubeflow Pipelines, Argo Workflows, AWS, SageMaker Pipelines, Vertex AI Pipelines.
Versionado de datos/artefactos: DVC, LakeFS.
Observabilidad y monitoreo
Métricas y trazabilidad: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry.
Calidad de datos/modelos: Evidently AI, WhyLabs.
Vector DB, RAG & búsqueda semántica
Bases vectoriales: Pinecone, Weaviate, Milvus, pgvector.
Toolkits RAG: LangChain Retrievers, LlamaIndex integrations.
Entorno Cloud & Serverless GenAI
Servicios managed GenAI: AWS Bedrock, Azure OpenAI Service, Google Gemini, Anthropic Claude.
Serverless/event‐driven: AWS Lambda, Google Cloud Functions, Cloud Run,Requisitos del perfil
2 años dedicados a MLOps en producción.
Experiencia desplegando sistemas RAG a escala.
Capacidad para liderar iniciativas técnicas y coordinar equipos multidisciplinarios.
Residencia en Buenos Aires, Argentina o disponibilidad para esquema híbrido.
Valorable experiencia en sector financiero o consultoría tecnológica B2B.

Responsabilidades clave

Diseñar y mantener pipelines de ML y LLMs (entrenamiento, fine‐tuning, inferencia,
retraining).
Desplegar modelos ML en producción.
Implementar y gobernar vector stores y pipelines RAG para exponer capacidades
de IA generativa sobre datos corporativos.
Colaborar en la operacion del equipo (estimaciones técnicas, demos y RFPs).
Liderar revisiones de arquitectura con foco en escalabilidad, resiliencia y
compliance.
Investigar continuamente la evolución de la IA generativa para proponer
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REMOTO ARGENTINA

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7 Senior Machine Learning Engineer, NLP position. jobs in Argentina

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