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Machine Learning Engineer
Mercado Libre —Capital Federal, Buenos Aires
3h
Insurance Industry - Manager en Seguros (Ingles Avanzado)
Accenture —Buenos Aires, Buenos Aires
- Tiempo completo
AI / Agent Engineer
Appnovation Technologies —Capital Federal, Buenos Aires
Postulación rápida
6d
Senior Fraud Prevention Specialist | Argentina
KrediYA People —Buenos Aires, Buenos Aires
- Tiempo completo
Postulación rápida
Data Quality Assurance Analyst
Assurant —Buenos Aires, Buenos Aires
- Tiempo completo
Mujeres Desarrolladoras - RPA Talent Bank | 2026
Smarthis —Vicente López, Buenos Aires
Data Engineer - Latin America - Remote
Azumo —Buenos Aires, Buenos Aires
- Tiempo completo
Postulación rápida
Stress Analysis Engineer
AtkinsRéalis —Buenos Aires, Buenos Aires
- Tiempo completo
AI Research Engineer (Pre-training - LLM & Multi-Modal) - 100% Remote Worldwide
Tether Operations Limited —Buenos Aires, Buenos Aires
- Tiempo completo
Fullstack JavaScript Developer - Latin America - Remote
Azumo —Buenos Aires, Buenos Aires
- Tiempo completo
Postulación rápida
Pre-Sales Solution Designer
Equifax —Buenos Aires, Buenos Aires
- Tiempo completo
Senior Software Engineer - AI
Beyond —Buenos Aires, Buenos Aires
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Analyst, Content Analytics
The Walt Disney Company (LATAM) —Buenos Aires, Buenos Aires
Data Analyst
Sezzle —Capital Federal, Buenos Aires
AI Research Engineer (Multi-Modal Reinforcement Learning) - 100% Remote Worldwide
Tether Operations Limited —Buenos Aires, Buenos Aires
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Utilities - Data & AI - Ingles Avanzado
Accenture —Buenos Aires, Buenos Aires
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Customer Success Representative (Remote, Contract)
INFUSE North America —Capital Federal, Buenos Aires
- Por contrato
14d
Data Science Manager
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MaxIT Consulting - Max Corporate Group —Capital Federal, Buenos Aires
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Mercado Libre -
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Detalles del empleo

Hace 3 horas

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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