Senior Machine Learning Engineer (MLOps & Computer Vision)

Desde Rehire acompañamos a una empresa tecnológica en la búsqueda de un Senior Machine Learning Engineer, con fuerte foco en construcción de pipelines de entrenamiento (MLOps) y desarrollo de modelos de Computer Vision en entornos productivos.

La posición está orientada a perfiles con alta seniority, capaces de diseñar soluciones end-to-end que van más allá del entrenamiento de modelos, incorporando automatización, reproducibilidad y escalabilidad en todo el ciclo de vida del machine learning.

Este rol no está centrado únicamente en implementación de modelos ni en procesamiento de video, sino en la construcción de sistemas robustos de entrenamiento y operación de modelos.

Responsabilidades:

· Diseñar, entrenar y optimizar modelos de deep learning enfocados en visión por computadora.

· Construir y mantener pipelines de entrenamiento de modelos (MLOps), asegurando reproducibilidad y escalabilidad.

· Preparar y gestionar datasets (limpieza, versionado, split, data augmentation).

· Evaluar modelos utilizando métricas como IoU, precision, recall y mAP.

· Detectar y mitigar problemas como overfitting mediante tuning y regularización.

· Implementar estrategias de optimización de hiperparámetros (grid search, random search, optimización bayesiana).

· Analizar errores del modelo (falsos positivos/negativos, confusión de clases, calidad de datos).

· Monitorear y comparar experimentos utilizando herramientas como MLflow, Weights & Biases TensorBoard.

· Colaborar en la construcción de pipelines automatizados para entrenamiento y validación continua.

· Asegurar buenas prácticas de MLOps: versionado de datasets/modelos, trazabilidad y automatización.

Requisitos:

· Al menos 5 años de Experiencia sólida en Machine Learning / Deep Learning aplicada a Computer Vision. (EXCLUYENTE).

· Dominio de Python, PyTorch y/o TensorFlow.

· Experiencia trabajando con frameworks de visión por computadora (YOLO, Ultralytics).

· Experiencia en construcción de pipelines de entrenamiento (MLOps) (EXCLUYENTE).

· Conocimiento en herramientas de experiment tracking (MLflow, W&B, TensorBoard).

· Manejo de datasets y formatos de anotación (COCO, YOLO).

· Experiencia con entrenamiento en GPU.

· Buen manejo de Git y entornos de desarrollo.

· Experiencia en herramientas de etiquetado (CVAT, Label Studio, Roboflow).

· Conocimiento en prácticas de MLOps: versionado, reproducibilidad y automatización.

Acerca de la posición:

· Horario: Lunes a viernes de 9:00 a 19:00. 1 hora de almuerzo

· Ubicación: Oficinas en Polanco, CDMX o en Palermo, Buenos Aires.

· Salario Competitivo. Contratación con prestaciones de Ley.

· Modalidad: Hibrida. Hibrida. 4 dias remoto, 1 presencial.

· Oportunidad de crecimiento a medida que se desarrolle la plaza.

Si cumplís con los requisitos y estás interesado en esta emocionante oportunidad, aplicá en [link removed] y enviá tu CV!