Stage En Machine Learning Jobs (NOW HIRING)

• Diseño de arquitecturas de modelos: definís la arquitectura más adecuada para cada problema de IA, evaluando alternativas, restricciones de datos y objetivos de negocio antes de escribir la primera línea de código.
• Entrenamiento y evaluación de modelos: implementás pipelines de entrenamiento, validación y evaluación rigurosa, con métricas claras que demuestren mejora real sobre el estado anterior.
• Puesta en producción de modelos: llevás los modelos a producción con monitoreo de performance, manejo de versiones, registro de experimentos y estrategias de actualización continua.
• Procesamiento y preparación de datos: trabajás en conjunto con los equipos de datos para garantizar calidad, representatividad y trazabilidad de los datasets usados en entrenamiento y evaluación.
• Colaboración técnica con el equipo: revisás el trabajo de otros ingenieros, aportás en la definición de estándares internos y compartís conocimiento sobre buenas prácticas de machine learning en producción.
• Documentación técnica y comunicación con stakeholders: documentás decisiones de diseño, resultados de experimentos y trade-offs técnicos en un nivel que permita a quienes toman decisiones entender el impacto y los riesgos.

• (Excluyente) Experiencia demostrable de 5 años o más en machine learning aplicado, con al menos 2 años enfocado en modelos en producción.
• (Excluyente) Dominio sólido de programación en Python y de las principales bibliotecas de machine learning y deep learning, incluyendo su uso en entornos productivos.
• (Excluyente) Conocimiento profundo de fundamentos estadísticos, álgebra lineal, optimización y de los algoritmos de ML clásicos y modernos.
• Experiencia trabajando con infraestructura en la nube y orquestación de pipelines de datos a escala.
• Capacidad para trabajar de forma autónoma, priorizar tareas y rendir cuentas con transparencia: si algo falla, lo decís antes de que escale.
• Rectitud de intención para tomar decisiones técnicas pensando en el resultado del proyecto, no en la elegancia del código: la honestidad radical se aplica también al benchmark.

• Trabajo 100% remoto, con la libertad de organizar tu día y la responsabilidad de cumplir con los resultados.
• Proyectos de IA desafiantes con clientes en América Latina, USA y Europa, donde tu trabajo tiene impacto directo.
• Un equipo que valora la excelencia como oficio y el crecimiento real por capacidad y entrega, no por antigüedad.
• Cultura de accountability sobre control: confiamos en tu criterio técnico y te damos el contexto para que decidas bien.
• La premisa de casa, sin vueltas: primero vos y tu familia, luego el trabajo.
• Flexibilidad real, sin beneficio de cartón.

Trabajo 100% remoto (a nivel mundial): Libertad geográfica para que estés presente donde más se te necesita: en tu casa y con los tuyos.

Fomento de la vida familiar: Somos una agencia que celebra el orden del hogar y las prioridades personales. Tu estabilidad familiar es un activo para nosotros.

Cultura del trabajo bien hecho: Un entorno donde se busca la maestría profesional no por vanidad, sino como un medio de superación personal.

Un entorno innovador con gran estructura y organización: Para trabajar de forma ordenada, con responsabilidades concretas y un plan de carrera a partir de los 9 meses.

Aquí podrás crecer a la velocidad de tu curva de aprendizaje: cuanto más rápido aprendés y aplicás el conocimiento adquirido, más puertas se abren para tu carrera en Evox.

Para seguir siendo la agencia de marketing digital que evoluciona marcas en Latam y Europa, queremos asegurarnos de que cada miembro de Evox obtenga las mejores oportunidades de crecimiento y desarrollo profesional en un entorno donde la persona está en el centro.

Cada miembro del equipo de Evox aporta algo único a nuestra empresa.

Queremos conocerte.

Quiénes somos Evox es el ecosistema de marketing digital de más rápido crecimiento en Uruguay.

¿Cuánto gana un Senior Machine Learning Engineer Senior en Estados Unidos?

En Estados Unidos, un Senior Machine Learning Engineer Senior gana en el mercado entre US$ 12,500 y US$ 17,500 por mes. La remuneración depende de tu experiencia demostrable, la profundidad de tu especialización en IA, el alcance de los proyectos que lideraste y tu capacidad para trabajar de forma autónoma en un entorno 100% remoto.

¿Qué hace un Senior Machine Learning Engineer en Estados Unidos?

Diseña, entrena y pone en producción modelos de machine learning que resuelven problemas de negocio reales para clientes en la región y el mundo. También define estándares técnicos, revisa el trabajo de otros ingenieros y comunica resultados con claridad a quienes toman decisiones.

¿Qué estudiar para ser Senior Machine Learning Engineer en Estados Unidos?

El camino más sólido combina una base fuerte en matemática, estadística y programación, con formación específica en machine learning y deep learning. La experiencia real, construyendo y llevando modelos a producción, pesa tanto como el título: los proyectos concretos, bien documentados, son tu mejor carta de presentación.

¿Dónde contratar un Senior Machine Learning Engineer Senior en Estados Unidos?

Evox, en su modalidad de Talent Augmentation, cuenta con senior machine learning engineers potenciados por IA, entrenados y seleccionados para potenciar cada área de tu proyecto con inteligencia y velocidad.