Senior Machine Learning Engineer
Summary
Senior ML engineer who builds, trains, optimizes and deploys production-grade deep learning models for computer vision — including end-to-end ML pipelines, large-scale image datasets, and distributed multi-GPU training on AWS SageMaker — while mentoring other engineers. 100% remote role for candidates based in Latin America.
Sobre Coderland
En Coderland, el talento es lo que hace que las cosas pasen.
Somos una comunidad global de #CodeLovers apasionados por la tecnología, la innovación y la transformación digital. Trabajamos con compañías líderes creando soluciones reales de alto impacto, en un entorno donde cada idea cuenta y cada persona suma.
Aquí no hay talentos invisibles: se escucha, se colabora y se crece.
Ubicación
- Región: Latinoamérica
- Modalidad: Remoto
- Idioma requerido: Inglés (B2+)
Lo que incluye tu salario
- Trabajo 100% remoto
- Coderland Homes en Panamá, Nicaragua e Islas Canarias
- Espacios de Coworking
- Acceso a oficinas en Panamá, Málaga y Madrid
- Aprendizaje y crecimiento continuo
- Plataforma de formación Udemy Business
- Plataforma de idiomas Preply
- Programa de referidos
- Pagos en USD
- Días familiares
- Bono por aniversario
- Cobertura de salud remota - SafetyWing
Sobre el rol
Buscamos un/a Senior Machine Learning Engineer con experiencia práctica en deep learning de grado de producción para visión por computadora. El rol se centra en candidatos que han construido, entrenado, validado, optimizado y desplegado modelos de deep learning de visión por computadora que están funcionando en producción para clientes reales o productos de consumo.
Responsabilidades
- Diseñar, desarrollar, entrenar, evaluar e implementar modelos de Machine Learning y Deep Learning listos para producción, enfocados en aplicaciones de visión por computadora.
- Construir pipelines de Machine Learning de extremo a extremo, incluyendo ingesta y preprocesamiento de datos, ingeniería de características, entrenamiento, evaluación, implementación, monitoreo y mejora continua.
- Entrenar redes neuronales profundas desde cero utilizando grandes conjuntos de datos de imágenes y optimizar arquitecturas de modelos en términos de precisión, latencia, escalabilidad y robustez.
- Desarrollar soluciones de visión por computadora para clasificación de imágenes, detección de objetos, segmentación, localización, similitud de imágenes y extracción de características.
- Gestionar el ciclo de vida completo de los modelos de ML, incluyendo diseño de experimentos, optimización de hiperparámetros, versionado de modelos, registro de modelos, pipelines de entrenamiento reproducibles y monitoreo del rendimiento.
- Diseñar y optimizar pipelines de entrenamiento distribuido utilizando múltiples GPUs y procesar eficientemente grandes volúmenes de datos.
- Evaluar el rendimiento de los modelos mediante métodos estadísticos, experimentación rigurosa y métricas alineadas con los objetivos del negocio.
- Aplicar técnicas de explicabilidad de modelos para validar, interpretar y comunicar sus predicciones.
- Construir pipelines escalables de entrenamiento e inferencia utilizando AWS SageMaker y otros servicios cloud-native.
- Colaborar estrechamente con Product Managers, Data Scientists, Machine Learning Engineers, Software Engineers, Data Engineers, equipos de QA, expertos del dominio y stakeholders del negocio para desarrollar soluciones de IA listas para producción.
- Impulsar la mejora continua de los modelos mediante experimentación basada en hipótesis, análisis de errores, optimización del rendimiento y toma de decisiones basada en datos.
- Liderar y orientar a Machine Learning Engineers, Data Scientists y Software Engineers.
- Proporcionar dirección técnica, establecer buenas prácticas de ingeniería, realizar revisiones de arquitectura y código, e impulsar la ejecución de iniciativas de Machine Learning a gran escala.
Requisitos / Habilidades Requeridas
- Licenciatura o maestría en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Matemáticas o un área relacionada. Doctorado (PhD) deseable.
- Más de 5 años de experiencia profesional en Machine Learning, Deep Learning o Computer Vision.
- Experiencia comprobada en la construcción de pipelines de ML de extremo a extremo en entornos productivos.
- Sólida experiencia práctica con TensorFlow o PyTorch.
- Amplia experiencia desarrollando y optimizando modelos de visión por computadora basados en CNN.
- Experiencia en selección y modificación de arquitecturas, transfer learning y backbones, ajuste de hiperparámetros, evaluación de modelos y trabajo con grandes conjuntos de datos de imágenes.
- Experiencia comprobada implementando modelos de Deep Learning en producción y asumiendo la responsabilidad operativa de su rendimiento.
¿Por qué Coderland?
Porque aquí formarás parte de un equipo donde la creatividad, el talento y la tecnología se unen para transformar el futuro. Creemos en las personas, en el trabajo en comunidad y en el impacto que podemos generar juntos.