SSR​/Senior Machine Learning Engineer - AWS SageMaker; LATAM

Base pay range

$5,000.00/yr - $5,000.00/yr

¡Trabaja en DaCodes!

Somos una firma de expertos en software y transformación digital de alto impacto. Durante 10 años hemos creado soluciones enfocadas en la tecnología e innovación gracias a nuestro equipo de +300 talentosos #DaCoders, incluyendo desarrolladores, arquitectos, diseñadores UX/UI, PMs, QA testers y más. Nuestro equipo colabora en proyectos con clientes en LATAM y Estados Unidos, logrando resultados sobresalientes.

En DaCodes, tendrás la oportunidad de impulsar tu desarrollo profesional, trabajar en diversos proyectos dentro de distintas industrias, y contribuir al diseño, implementación y optimización de infraestructuras en la nube.

Nuestros DaCoders tienen un gran impacto en el éxito de nuestro negocio y el de nuestros clientes. Serás el experto que participará en nuestros proyectos y tendrás acceso a startups disruptivas y marcas globales.

¿ Te interesa?

• Experiencia comprobable construyendo soluciones de Machine Learning en producción usando Amazon Sage Maker (indispensable):
  • Processing, Training y Pipelines
  • Endpoints de inferencia
  • Model Registry
  • Deseable:
    Feature Store, Model Monitor, Data Wrangler
  • Dominio de Python para datos y ML: pandas, numpy, scikit-learn.
  • Experiencia con frameworks como XGBoost, Light
    
    GBM y/o PyTorch / Tensor Flow.
  • Experiencia sólida en MLOps: versionado, reproducibilidad, monitoreo, detección de drift y reentrenamiento.
  • Conocimiento profundo de data preparation y data quality y su impacto en el desempeño de modelos.
  • Experiencia en data sintética (simulación, muestreo, perturbación controlada o técnicas generativas).
  • Conocimientos de seguridad y gobierno en AWS: IAM, KMS, auditoría y control de accesos.
  • Capacidad para trabajar bajo metodologías ágiles, estimar esfuerzo y descomponer entregables.
  • Comunicación clara y capacidad de documentar para audiencias técnicas y no técnicas.
  • Nivel de experiencia:
    Senior o Semi-Senior avanzado.

• Vacante abierta para LATAM.
• Modalidad de trabajo:
  Remota.
• Disponibilidad para colaborar con equipos distribuidos en diferentes zonas horarias.

• Diseñar e implementar el pipeline completo de Machine Learning en Amazon Sage Maker: ingesta de datos, feature engineering, entrenamiento, evaluación, despliegue, monitoreo y reentrenamiento.
• Construir procesos de preparación de datos: limpieza, normalización, deduplicación, imputación, validaciones y generación de datasets ML-ready (train/validation/test).
• Definir y operar un Feature Store en Sage Maker (online/offline), asegurando consistencia, trazabilidad y reutilización.
• Implementar feature engineering con controles para evitar data leakage y garantizar reproducibilidad.
• Entrenar y evaluar modelos (principalmente de regresión) comparando enfoques como boosting, random forest y redes neuronales, utilizando métricas MAE, RMSE y R².
• Gestionar el versionado y ciclo de vida de modelos mediante Sage Maker Model Registry (promoción, rollback, métricas y artefactos).
• Desplegar inferencias mediante Sage Maker Endpoints y/o APIs, cuidando latencia, estabilidad y escalabilidad.
• Implementar monitoreo de modelos (drift, performance y data quality) con Sage Maker Model Monitor y definir estrategias de reentrenamiento.
• Definir y operar procesos de ground truth: reglas de curación, validación, auditoría y consistencia de etiquetas.
• Diseñar e implementar estrategias de data sintética para pruebas tempranas, simulación de escenarios, balanceo de distribuciones y validación de modelos.
• Validar la data sintética en términos de fidelidad estadística, cobertura de casos, utilidad y control de sesgos.
• Implementar controles automatizados de calidad de datos y observabilidad de pipelines (alertas, runbooks).
• Participar en la estimación técnica del backlog de ML/MLOps, identificando dependencias, riesgos y planes de entrega.
• Documentar arquitectura, decisiones técnicas, supuestos y estándares operativos.

• 🚀 Integración a marcas globales y startups disruptivas.
• 🏡 Trabajo remoto/Home office.
• 📍 En caso de requerir modalidad híbrida o presencial, serás informado desde la primera sesión.
• ⏳ Horario ajustado a la célula de trabajo/proyecto asignado.
• 📅 Trabajo de lunes a viernes.
• 🎉 Día off en tu cumpleaños.
• 🏥 Seguro de gastos médicos mayores (aplica para México).
• 🛡️ Seguro de vida (aplica para México).
• 🌎 Equipos de trabajo multiculturales.
• 🎓 Acceso a cursos y certificaciones.
• 📢 Meetups con invitados especiales del área de IT.
• 📡 Eventos virtuales de integración y grupos de interés.
• 📢 Clases de inglés.
• 🏆 Oportunidades dentro de nuestras diferentes líneas de negocio.
• 🏅 Orgullosamente certificados como Great Place to Work.

Mid-Senior level

Full-time

Other

IT Services and IT Consulting