Machine Learning Engineer
Summary
ML Engineer on MercadoLibre's Special Projects AI incubation team in Bogotá (hybrid), designing reliable evaluators for ML models, LLM pipelines and agent skills, managing isolated experimentation environments and budgets, and debugging autonomous loops using Python, SQL, Git and agentic AI tools like Claude Code and Copilot.
Como Machine Learning Engineer 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 evaluadores confiables y objetivos para modelos de aprendizaje automático, flujos de modelos de lenguaje de gran tamaño, consultas en SQL y capacidades de agentes.
• Configurar y mantener entornos de experimentación locales o en plataformas como FDA o Fury, garantizando el aislamiento respecto de los sistemas productivos.
• Depurar loops autónomos que fallan durante la ejecución, distinguiendo entre fallas del proceso, errores de evaluación y problemas del entorno.
• Gestionar presupuestos de experimentación, incluyendo recursos de cómputo, tiempo y costo, distinguiendo el ruido estadístico de las mejoras reales.
• Optimizar soluciones en dominios multidisciplinarios como ingeniería, inteligencia artificial, aprendizaje automático, producto y analítica de datos.
¿Qué buscamos en vos?
• Acreditar experiencia en ciencia de datos, ingeniería de aprendizaje automático o desarrollo de software con foco en experimentación, desarrollando flujos de entrenamiento de modelos y scripting en Python.
• Optimizar consultas en SQL y analizar la performance de procesamiento de datos a gran escala.
• Aplicar conocimientos en ingeniería de prompts y modelos de lenguaje de gran tamaño, utilizando herramientas de inteligencia artificial agéntica como Claude Code, Copilot o Codex.
• Dominar herramientas de control de versiones como Git, entornos de línea de comandos e infraestructura de ejecución, junto con la gestión de documentación técnica estructurada.
¿Te animás a dejar huella en la tecnología de América Latina? ¡Postulate y sumate a nuestro propósito!
Modalidad de trabajo híbrida. Site Colombia y Brasil
Semi Senior Analyst - AI & ML
Tecnología es la esencia de nuestro producto. Nuestros equipos de desarrollo, arquitectura, base de datos, user experience, seguridad informática y data & analytics co-crean y son responsables de la plataforma líder de e-commerce de América Latina y de uno de los sitios de mayor tráfico en todo el mundo. En una industria que se reinventa día a día, nuestros equipos son reconocidos por su visión y liderazgo. Desde aplicaciones móviles a machine learning, nuestra innovación tiene un claro foco: simplificarle la vida a quien utiliza nuestros productos.
Special Projects es el equipo de aceleración e incubación de IA de Mercado Libre, enfocado en oportunidades de alto impacto que surgen fuera del roadmap actual de capabilities.
Trabajamos en conjunto con equipos de negocio y tecnología para incubar soluciones impulsadas por IA con resultados medibles, y exploramos tecnologías emergentes con aplicaciones prácticas y de impacto real.
Una parte central de nuestra misión es operar bajo un modelo start–finish: validar el impacto, reducir los riesgos de factibilidad, construir patrones reutilizables y transferir soluciones maduras a las BUs sponsor o a las capabilities de AA&ML.
El equipo está liderado por Andrés Madrigal Castrillón en Colombia.
La posición admite postulaciones de los siguientes países en Colombia y Brasil .
¿Cuáles son los desafíos del rol?
Diseñar evaluadores confiables y objetivos para modelos de ML, pipelines de LLMs, jobs SQL y skills de agentes, entendiendo que un evaluador mal diseñado invalida todo el loop autónomo.
Configurar y mantener entornos de experimentación, tanto locales como en FDA/Fury, garantizando el aislamiento respecto de los sistemas productivos.
Depurar loops autónomos que fallan durante la ejecución, distinguiendo entre fallas del loop, errores de evaluación y problemas del entorno.
Gestionar budgets de experimentación, incluyendo recursos de cómputo, tiempo y costo, distinguiendo el ruido estadístico de mejoras reales.
Trabajar con autonomía en seis dominios de optimización — Engineering, AI/Agents, ML, Product/UX y Analytics — con baja dependencia de acompañamiento constante.
¿Cuáles son los requisitos?
Contar con experiencia en Data Science, ML Engineering o Software Engineering, con foco en experimentación.
Desarrollar y ejecutar workflows de entrenamiento de modelos de Machine Learning, incluyendo métricas de evaluación, ajuste de hiperparámetros y scripting básico en Python para evaluadores y experiment runners.
Optimizar consultas en SQL y analizar la performance de queries.
Aplicar conocimientos de prompting de LLMs y prompt engineering, utilizando herramientas de Agentic AI como Claude Code, Copilot, Codex o similares.
Utilizar Git (branches, commits y resets) y herramientas de línea de comandos como Fury CLI, FDA y eval runners.
Leer, escribir y mantener documentación técnica estructurada en Markdown, incluyendo archivos como SKILL.md, contratos de adapters y repositorios basados en documentation-as-code.
Tené en cuenta que el seniority es referencial. Para conocer más sobre Oportunidades en MELI, compartimos la guía.