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Empresa:

Werben HR

Industria:

Servicios de Reclutamiento y Talento IT

Descripcion:

Werben es una empresa jóven con una cultura dinámica, que se especializa en cubrir necesidades de Recursos Humanos a empresas de mediano y gran tamaño, con la intención de poder crear lazos duraderos en un mercado exigente, optimizando el tiempo y logrando la más alta satisfacción del cliente y el empleado. La problemática del mercado actual genera una fluctuación constante de los empleados lo que hace que las empresas deban dedicar mucho tiempo en la búsqueda de recursos de diferentes tecnologías. Werben pone a su disposición sus profesionales para poder lograr una búsqueda efectiva y un cierre exitoso del negocio. + Búsquedas individuales y masivas + Hunting de perfiles IT sistemas y mandos medios + RRHH + Administración y Finanzas + Comercial, ventas, Marketing. + Perfiles gerenciales y jóvenes profesionales + RPO:(Recruitment Process Outsourcing): Asumimos el control del proceso desde el inicio hasta su definición y cierre de la contratación.

Ubicacion:

Matienzo 2405, Ciudad Autónoma de Buenos Aires, Argentina

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MACHINE LEARNING / AI Engineer Senior Hibrido AMBA

Werben HR

Modalidad: Hibrido

Tipo de jornada: Full time

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 requeridosLenguaje y frameworks de ML & Generative AI

Python 3.xx (tipos, Pydantic, AsyncIO) con ecosistema científico (Pandas, NumPy,Polars).
Frameworks de deep learning: PyTorch ≥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
+5 años de experiencia en ML/AI engineering, con ≥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.

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