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Detalles del empleo

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Descripción completa del empleo

Como Machine Learning Engineer en Mercado Libre, diseñarás y escalarás sistemas innovadores y seguros que resuelven problemas reales y de alto impacto. Trabajarás en un entorno dinámico con tecnología de vanguardia, aplicando buenas prácticas de ingeniería, modelos de IA propios y aprendizaje continuo, con el propósito de democratizar el comercio electrónico y los servicios financieros en América Latina.

Imagináte emprendiendo proyectos desafiantes, dinámicos e innovadores y siendo responsable de:

Diseñar y evolucionar soluciones de Inferencia de Baja Latencia: Llevar modelos de Computer Vision y NLP a producción optimizando el throughput y el consumo de recursos, garantizando tiempos de respuesta compatibles con la experiencia en vivo.
Dominar el ciclo de vida de LLMs/VLMs: Desde la exploración y el context engineering hasta la implementación de flujos agénticos que puedan razonar sobre contenido multimedia.
Garantizar la calidad mediante Evals: Construir pipelines de evaluación rigurosos para medir de forma reproducible el impacto de cada cambio en los modelos, prompts o flujos, mitigando regresiones y alucinaciones.
Iterar sistemáticamente: Aplicar técnicas de prompt learning e iteración continua basadas en datos para maximizar el recall y la precisión de nuestras soluciones.
Diseñar Arquitectónicamente y Spec Driven Development: Liderar la definición de componentes y contratos claros utilizando Spec Driven Development antes de escribir código, asegurando sistemas robustos, testeables y mantenibles en el tiempo.
Construir el motor de datos: Desarrollar los pipelines de datos necesarios para alimentar el entrenamiento, fine-tuning y evaluación continua de los modelos.

¿Cuáles son los requisitos?

Dominar el ciclo de vida completo de modelos de Computer Vision y NLP, entrenamiento, evaluación e inferencia.
Tener experiencia optimizando y sirviendo modelos para baja latencia utilizando PyTorch, HuggingFace, formatos de serialización como ONNX, y motores de inferencia modernos de alto rendimiento como vLLM o Llama.cpp.
Contar con experiencia real en el ciclo de vida de soluciones basadas en LLMs: técnicas avanzadas de Context Engineering, RAG, y metodologías sistemáticas de Prompt Iteration / Prompt Learning.
Demostrar experiencia en el desarrollo de flujos agénticos y orquestación compleja utilizando LangChain, LangGraph o el Google SDK. Tener experiencia configurando y analizando métricas con frameworks de Evals para LLMs (ej. LangSmith, Ragas u homólogos).
Manejar técnicas de Fine-Tuning eficiente de modelos como QLoRA para ajustar modelos fundacionales a nuestros casos de negocio.
Tener dominio avanzado de Python aplicando buenas prácticas de ingeniería de software: Clean Architecture, testing automatizado y pipelines de CI/CD.
Tener experiencia en la creación de pipelines de datos masivos usando BigQuery y SQL avanzado para extraer datasets de entrenamiento y evaluación.

¿Te animás a dejar huella en la tecnología de América Latina?

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Modalidad de trabajo híbrida. Site Bogotá, Colombia.

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