Lead Machine Learning Engineer
Marathon TalentBuenos Aires
Presencial
hace 4 meses
A convenirDirecto de la empresa
Consultora de datos e IA busca un Arquitecto de Soluciones de Machine Learning para liderar la arquitectura e implementación de soluciones de ML y datos de nivel de producción, trabajando de forma remota en Latinoamérica.
Si sos un crack del Machine Learning y querés laburar remoto para una consultora top que trabaja con gigantes como Snowflake y AWS, ¡este es tu lugar! Vas a liderar proyectos de IA de punta y tener autonomía real en tu trabajo.
phData es una consultora de datos e IA remota con empleados en Estados Unidos, Latinoamérica e India. Nos asociamos con líderes de la industria como Snowflake, AWS, Anthropic, Azure, GCP, Fivetran, Pinecone, Glean y dbt para resolver desafíos complejos de datos e IA que ralentizan a las grandes empresas. Crecemos rápido y damos a nuestra gente propiedad real sobre su trabajo. Contratamos a los mejores y confiamos en ellos para entregar resultados. ¿Por qué phData? - Socio de Implementación Snowflake del Año — 7 años consecutivos, y Socio de IA Snowflake 2026. - Socio de Servicios AWS Premier Tier — el nivel más alto de reconocimiento en la Red de Socios de AWS. - Socio Fivetran del Año 2025 (4to año consecutivo). - Socio de dbt Labs del Año 2025 (ganador 3 veces) con estatus de socio Visionario. - Socio de Excelencia al Cliente KNIME del Año 2026. - Socio Preferido en la Red de Socios Claude de Anthropic. - Socio #1 en Certificaciones Avanzadas de Snowflake. - Más de 600 Certificaciones Expertas en la Nube (Sigma, AWS, Azure, Dataiku y más). - Reconocidos como un lugar de trabajo galardonado en EE. UU., India y LATAM. Buscamos un Arquitecto de Machine Learning para unirse a nuestro equipo. En este rol, liderarás la arquitectura e implementación de soluciones de machine learning y datos listas para producción que permitan a los clientes obtener valor comercial tangible de sus datos. Colaborarás estrechamente con clientes, científicos de datos, ingenieros de datos, equipos de plataforma/DevOps y liderazgo de práctica para entregar soluciones de alta calidad y avanzar la excelencia en la entrega de phData. Responsabilidades Clave Entrega al Cliente - Liderar y dirigir la arquitectura de extremo a extremo, el diseño de soluciones y la entrega de soluciones de machine learning y datos para clientes empresariales en diversas industrias. - Traducir requisitos de negocio y de ciencia de datos en soluciones escalables de MLOps y técnicas que se alineen con las metodologías, estándares y mejores prácticas de phData. - Asegurar que los proyectos se entreguen a tiempo, dentro del alcance y con valor comercial medible para los clientes. - Diseñar y crear entornos y herramientas seguras y escalables para que los científicos de datos construyan, entrenen y manipulen modelos y datos. - Trabajar dentro de los ecosistemas tecnológicos de los clientes para extraer datos de una variedad de sistemas de origen y colocarlos en entornos de análisis y entrenamiento de modelos. - Definir enfoques de implementación e infraestructura de producción para modelos de machine learning, asegurando que las empresas puedan usar, monitorear y mantener de manera confiable los modelos que desarrollamos. - Demostrar y revelar el valor comercial de los datos asociándose con científicos de datos para manipular y transformar datos en insights accionables y modelos de machine learning desplegables. - Crear y ejecutar estrategias de pruebas operativas, incluyendo validación de QA, pruebas de rendimiento y planes de implementación, para soportar las pruebas y el despliegue de modelos. - Asegurar la calidad, confiabilidad y observabilidad de las soluciones entregadas a través de pruebas, documentación, logging y monitoreo. Colaboración y Liderazgo - Colaborar con socios multifuncionales, incluyendo ciencia de datos, ingeniería de datos, plataforma/DevOps y partes interesadas del negocio, para entregar proyectos exitosos para clientes. - Proporcionar liderazgo técnico y estratégico durante talleres, sesiones de descubrimiento, revisiones de arquitectura y diseño, y entrega de proyectos. - Asegurar alta calidad en las entregas a través de revisiones de código, documentación, pruebas, gobernanza y cumplimiento de estándares de seguridad y cumplimiento. - Asociarse con líderes de práctica y de cuentas para identificar oportunidades de expandir proyectos, mejorar la entrega y estandarizar patrones para desplegar y operar soluciones de ML. - Servir como líder de pensamiento técnico para clientes, recomendando tecnologías y diseños de soluciones para inferencia de modelos, reentrenamiento, monitoreo y gestión del ciclo de vida, desde la capa de aplicación hasta la infraestructura. Contribución a la Práctica y la Firma - Contribuir a iniciativas internas como desarrollo de propiedad intelectual, aceleradores, arquitecturas de referencia, plantillas, playbooks y capacitación relacionados con ingeniería de machine learning y MLOps. - Representar a phData con profesionalismo en todas las interacciones, comunicando claramente tanto con partes interesadas técnicas como no técnicas. Responsabilidades Adicionales - Actuar como un asesor de confianza para partes interesadas senior de clientes, dando forma a hojas de ruta, influyendo en decisiones estratégicas y guiando iniciativas a largo plazo. - Mentorear y entrenar a miembros del equipo, fomentando una cultura de aprendizaje, retroalimentación y mejora continua. - Ayudar a definir y refinar estándares de práctica, activos reutilizables y marcos de entrega. Sobre Vos Sos un líder técnico y consultor enfocado en el cliente que disfruta convirtiendo ideas complejas de machine learning en soluciones robustas y listas para producción. Te sentís cómodo trabajando en capas de datos, infraestructura y aplicaciones, asociándote directamente con científicos de datos, ingenieros y partes interesadas del negocio. Prosperás en un entorno impulsado por resultados, navegando por ecosistemas de clientes complejos para diseñar arquitecturas que sean performantes, seguras, escalables y mantenibles. Calificaciones Requeridas Experiencia - Más de 6 años de experiencia como Ingeniero de Machine Learning, Ingeniero de Software o Ingeniero de Datos construyendo y desplegando soluciones de datos y machine learning en producción. Habilidades Técnicas / Funcionales - Experiencia práctica en lenguajes de programación modernos como Python, Scala, Java o similares, incluyendo experiencia en desarrollo de APIs y aplicaciones web usando frameworks como Flask, Django o Spring. - Experiencia construyendo y operando pipelines de datos robustos y soluciones de procesamiento de datos distribuidos usando SQL y tecnologías de big data (ej. Spark, Snowflake, Databricks, Redshift, Amazon EMR, HDFS). - Fuerte conocimiento a nivel de sistemas de arquitectura de red y nube, sistemas operativos basados en Linux y plataformas de datos/almacenamiento (ej. AWS, Databricks, Cloudera), con familiaridad en sistemas de datos y mensajería como JMS, Kafka, RDBMS, data warehouses, MySQL, Oracle y SAP; experiencia probada desplegando modelos de machine learning en entornos de producción. - Sólido conocimiento práctico de SQL y la capacidad de escribir, depurar y optimizar consultas complejas y distribuidas. - Experiencia práctica con uno o más productos y lenguajes del ecosistema de big data como Spark, Snowflake, Databricks, etc. - Experiencia en producción en tecnologías y plataformas de datos centrales (ej. Spark, HDFS, Snowflake, Databricks, Redshift, Amazon EMR). - Experiencia completa en el ciclo de vida de desarrollo de software, incluyendo diseño, documentación, implementación, pruebas, despliegue y operaciones continuas. - Excelentes habilidades de comunicación y presentación, con experiencia previa trabajando directamente con clientes internos o externos. Habilidades de Consultoría / Entrega - Experiencia entregando proyectos para clientes externos o internos en un entorno de servicios profesionales o de consultoría. - Capacidad para desglosar problemas complejos en pasos estructurados y accionables y llevarlos a cabo hasta su finalización. - Fuertes habilidades de comunicación escrita y verbal en inglés. - Comodidad presentando soluciones técnicas a clientes externos y facilitando discusiones con partes interesadas tanto técnicas como de negocio. Colaboración y Propiedad - Capacidad demostrada para trabajar eficazmente con equipos distribuidos y multifuncionales, incluyendo científicos de datos, ingenieros y partes interesadas del negocio. - Trayectoria probada de tomar propiedad, gestionar múltiples prioridades y entregar trabajo de alta calidad con mínima supervisión. Educación - Título de Grado en Ciencias de la Computación o un campo técnico relacionado, o experiencia práctica equivalente preferida. Calificaciones Preferidas Las calificaciones preferidas ayudan a los candidatos a destacar, pero no son requeridas para el éxito en este rol. - Experiencia en verticales de industria específicos o espacios de problemas donde el machine learning y las plataformas de datos se aplican a escala (ej. personalización, pronóstico, modelado de riesgos, optimización de operaciones). - Experiencia práctica con tecnologías del ecosistema y plataformas en la nube como Spark, Databricks, Snowflake, AWS, Azure o GCP, y experiencia trabajando con herramientas de ML como AWS SageMaker, Azure ML y MLflow, así como bibliotecas como TensorFlow, Keras, scikit-learn o H2O. - Experiencia previa trabajando en equipos globales o remotos y colaborando entre EE. UU., LATAM y/o India. - Contribuciones a stacks tecnológicos de código abierto, comunidades técnicas, conferencias o escritura son un plus. - Una Maestría u otro título avanzado en ciencia de datos, ciencias de la computación o un campo relacionado. Ubicación y Expectativas de Zona Horaria Este rol se basa en Latinoamérica. - Somos una empresa remota-first, y deberías sentirte cómodo trabajando con un equipo global distribuido. - Puede requerirse cierta flexibilidad para colaborar entre zonas horarias con colegas y clientes. - Las necesidades del cliente pueden requerir ocasionalmente flexibilidad en los horarios de trabajo para apoyar hitos clave o talleres. ¿Por qué phData? - Trabajo Impactante: Asóciate con organizaciones líderes en iniciativas significativas de datos e IA. - Cultura Colaborativa: Trabaja con un equipo global solidario y de alto rendimiento que valora la transparencia, la autonomía y la mejora continua. - Oportunidades de Crecimiento: Acceso a proyectos desafiantes, mentoría y vías de desarrollo estructuradas. Impulsados por Valores: Priorizamos hacer lo correcto para nuestros clientes, nuestros equipos y nuestra comunidad. Beneficios en phData LATAM: - Entorno de Trabajo Remoto-First - Ambiente de trabajo casual, galardonado de pequeña empresa - Cultura colaborativa que valora la autonomía, la creatividad y la transparencia - Compensación competitiva, excelentes beneficios, generoso plan de PTO más 10 días festivos.