Sr Machine Learning Architect - AWS

Sobre nosotros

Coderio diseña y desarrolla soluciones digitales escalables para empresas globales. Combinamos una sólida experiencia técnica con una mentalidad orientada a producto para liderar iniciativas de software complejas de principio a fin. Trabajamos con clientes internacionales, valoramos la autonomía y la comunicación clara, y construimos relaciones a largo plazo a través de la excelencia técnica.

Más información: coderio.com

Buscamos un/a AWS Machine Learning Architect para acompañar el diseño, configuración y puesta en marcha de capacidades cloud orientadas a Advanced Analytics, Artificial Intelligence y Machine Learning.

El rol tendrá un fuerte foco en AWS, SageMaker y Amazon Neptune, participando en decisiones de arquitectura y definiendo lineamientos para ambientes de desarrollo, entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos.

Buscamos un perfil con experiencia práctica en arquitectura cloud, capaz de acompañar técnicamente al equipo y transformar necesidades de IA/ML en soluciones escalables, seguras y operables.

¿Qué vas a hacer en este rol?

• Diseñar la arquitectura base para servicios de Machine Learning en AWS.
• Participar en la configuración y puesta en marcha de Amazon SageMaker.
• Trabajar con SageMaker AI y SageMaker Unified Studio.
• Definir lineamientos para ambientes de desarrollo, entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos.
• Participar en la configuración y uso de Amazon Neptune para casos de uso relacionados con Machine Learning y grafos.
• Definir buenas prácticas de seguridad, IAM, permisos, redes, costos, escalabilidad y operación.
• Acompañar al equipo técnico en decisiones de arquitectura relacionadas con AI, Machine Learning y Graph technologies.
• Contribuir a la definición de arquitecturas preparadas para modelos productivos y, cuando corresponda, prácticas de MLOps.

Requisitos

• Experiencia como Solution Architect / Cloud Architect en AWS.
• Experiencia o conocimiento sólido de Amazon SageMaker.
• Conocimiento de SageMaker AI y SageMaker Unified Studio.
• Conocimiento de Amazon Neptune.
• Experiencia trabajando con arquitecturas de Machine Learning en la nube.
• Conocimientos de AWS IAM, seguridad, redes, permisos y gestión de costos.
• Capacidad para participar en decisiones de arquitectura y acompañar técnicamente a equipos de desarrollo.
• Experiencia trabajando con arquitecturas cloud escalables y operables.

Será un plus

• Experiencia con Graph Machine Learning.
• Experiencia desarrollando o trabajando con Graph Neural Networks (GNN).
• Experiencia avanzada con Amazon Neptune.
• Experiencia diseñando estrategias completas de model monitoring.
• Experiencia trabajando con soluciones de Machine Learning en ambientes productivos de alta escala.

Beneficios

• 100% remoto
• Compromiso a largo plazo, con autonomía e impacto
• Rol estratégico y de alta visibilidad en una cultura de ingeniería moderna
• Equipo internacional colaborativo y liderazgo técnico sólido
• Plan de carrera y crecimiento dentro de Coderio

¿Por qué unirte a Coderio?

En Coderio valoramos el talento sin importar la ubicación. Somos una empresa remote-first, apasionada por la tecnología, el trabajo colaborativo y la compensación justa.

Ofrecemos un entorno inclusivo, desafiante y con oportunidades reales de crecimiento. En este rol vas a tener la posibilidad de trabajar con tecnologías modernas de Machine Learning y AWS, aportar tu experiencia técnica y ayudar a impulsar las mejores prácticas dentro de un equipo en crecimiento.

Si te motiva construir soluciones con impacto, compartir conocimiento y acompañar a otros profesionales en su desarrollo,

We may use artificial intelligence (AI) tools to support parts of the hiring process, such as reviewing applications, analyzing resumes, or assessing responses and identifying potential inconsistencies or verification signals in application materials based on available information. These tools assist our recruitment team but do not replace human judgment. Final hiring decisions are ultimately made by humans. If you would like more information about how your data is processed, please contact us.