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Ryz Labs
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11 – 50 Empleados
ConsultoríaLogísticaMarketing
Ryz Labs crea startups desde cero y ayuda a las empresas en crecimiento a ampliar sus operaciones. Con experiencia en consultoría, logística y marketing, la empresa ofrece soluciones de talento técnico diseñadas para apoyar a negocios emergentes mientras desarrollan productos, fortalecen sus equipos y compiten en mercados dinámicos.
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Ingeniero Principal de Machine Learning - Ryz Labs (Remoto en Argentina)

Lidera el machine learning en producción y el desarrollo de plataformas de IA escalables para el cliente internacional de Ryz Labs. Dirige la arquitectura distribuida, MLOps y los controles de seguridad para sistemas impulsados por LLM.

ARArgentinaRemotoTiempo completoLíderIdioma Obligatorio: inglésIngeniero de aprendizaje automático
AWSAzureDockerGoGoogle Cloud PlatformMicroserviciosNubePythonSistemas distribuidosTypeScript

Descripción

  • Implementar y operar modelos de IA en producción a gran escala.
  • Supervisar la calidad de los modelos, las tasas de alucinación, la deriva, la latencia y el gasto en infraestructura.
  • Diseñar microservicios distribuidos y orientados a eventos con Python, Go o TypeScript.
  • Crear infraestructura como código y pipelines de CI/CD para una entrega de servicios fiable.
  • Establecer permisos de agentes, flujos de revisión humana, aislamiento de datos y defensas contra la inyección de prompts.
  • Trabajar con los Product Managers desde el inicio para convertir las necesidades empresariales en diseños técnicos escalables.
  • Explicar las compensaciones arquitectónicas a ejecutivos y altos responsables del cliente.
  • Ayudar a desarrollar plataformas avanzadas de IA para un cliente internacional.
  • Actuar como autoridad técnica sénior en sistemas de producción, IA aplicada y prácticas de ingeniería.

Requisitos

  • Aportar entre 12 y 15 años o más de experiencia en ingeniería de software, evolucionando desde la arquitectura de backend y sistemas distribuidos hasta el machine learning en producción.
  • Demostrar experiencia profunda en MLOps, evaluación de modelos, RAG avanzado, búsqueda vectorial mediante embeddings, HNSW y recuperación híbrida, además de ajuste fino.
  • Dominar los sistemas distribuidos, los microservicios y las arquitecturas asíncronas orientadas a eventos mediante Python, Go o TypeScript.
  • Contar con experiencia práctica en Docker, AWS, Google Cloud o Azure, y en entregas automatizadas mediante CI/CD.
  • Comprender la seguridad de los LLM, el modelado de amenazas, la aplicación de límites de datos y la seguridad de agentes en entornos prácticos.
  • Comunicarse con fluidez en inglés.
  • Explicar con claridad decisiones técnicas complejas a ejecutivos del cliente y partes interesadas no técnicas.
  • Se valorará la experiencia con herramientas de orquestación multiagente como LlamaIndex, Semantic Kernel, AutoGen, CrewAI o MCP.
  • Se valorará la experiencia en consultoría, asesoramiento técnico o plataformas tecnológicas de alto crecimiento.

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