Sr Machine Learning Engineer - AWS
Coderio · Peru, IN · 1 mo ago
RemoteRemoteEngineeringFull-time
We need to output HTML fragment with sections: About the role? Actually the posting includes "Sobre nosotros" (About us) and description. We need to use for section headings like About the role, Responsibilities, Requirements, Qualifications, Skills, Benefits, Pay, Schedule. We should only include sections that have real specific content. We have:
- About the role: description of role, tasks. Could be "About the role" or "Sobre nosotros"? The instruction says use headings like About the role, Responsibilities, Requirements, Qualifications, Skills, Benefits, Pay, Schedule. So we need to map content accordingly.
We have:
- About the role: The paragraph describing the role: "Estamos buscando un/a Senior Machine Learning Engineer para sumarse a un equipo de Data & Machine Learning y brindar liderazgo técnico..." That's about the role.
- Responsibilities: The list under "¿Qué vas a hacer en este rol?" with bullet points (Liderazgo Técnico, Model Training, etc). Those are responsibilities.
- Requirements: The list under "Requisitos" with bullet points (Experiencia de al menos 4 años..., Experiencia práctica..., etc). Those are requirements.
- Qualifications: Could be overlapping with requirements; but we might treat "Será un plus" as qualifications/preferred skills. Could be "Qualifications" for required, and "Skills" for preferred? The instruction says we can have both Requirements and Qualifications sections. We need to decide what to put where. Usually Requirements = mandatory, Qualifications = preferred. So we can put mandatory under Requirements, and preferred under Qualifications (or Skills). The posting has "Será un plus" list (Graph ML, GNN, Neptune, etc). Those are preferred qualifications. So we can put those under Qualifications.
- Skills: Could be separate for technical skills like Amazon SageMaker, etc. But we already covered those in Requirements. Might not need separate Skills if content overlaps. We can omit Skills if no distinct content.
- Benefits: The list under "Beneficios": 100% remoto, Compromiso a largo plazo..., etc. Those are benefits.
- Pay: Not mentioned. So we should NOT include Pay section.
- Schedule: Not mentioned. So omit.
Also we have "Sobre nosotros" description about company. Could be considered "About the role"? Actually "Sobre nosotros" is about the company. Could be placed under "About the role" or maybe we could add an "About the company" but not in allowed headings. The instruction says use headings like About the role, Responsibilities, Requirements, Qualifications, Skills, Benefits, Pay, Schedule. So we should fit company description under About the role maybe. Or we could treat "Sobre nosotros" as part of About the role. We'll include that as a paragraph under About the role.
We must not repeat job title as heading. So no heading for Senior Machine Learning Engineer.
We must not include Job ID etc.
We must remove boilerplate: AI tools statement, cookie/navigation/legal/EEO etc. At start there is a paragraph about AI tools usage. That is boilerplate? It's about hiring process; might be considered boilerplate but it's substantive? It's a generic statement about AI usage. The instruction: Remove cookie/navigation/legal/EEO/equal-opportunity/scam-warning boilerplate. This AI tools statement might be considered legal boilerplate? It's about data processing. Might be considered boilerplate. Safer to remove it. Also the final paragraph "Si te motiva construir soluciones..." is promotional; could be considered part of About the role? It's more like "Why join Coderio". That could be part of Benefits or About the role? It's not exactly benefits. Might be considered "About the role" or maybe we could include as a paragraph under About the role. It's not boilerplate. We'll keep it.
We need to preserve all substantive information. So we need to include the company description, role description, responsibilities list, requirements list, preferred qualifications list, benefits list, and the final motivational paragraph.
We'll structure:
for section headings like About the role, Responsibilities, Requirements, Qualifications, Skills, Benefits, Pay, Schedule. We should only include sections that have real specific content. We have:
- About the role: description of role, tasks. Could be "About the role" or "Sobre nosotros"? The instruction says use headings like About the role, Responsibilities, Requirements, Qualifications, Skills, Benefits, Pay, Schedule. So we need to map content accordingly.
We have:
- About the role: The paragraph describing the role: "Estamos buscando un/a Senior Machine Learning Engineer para sumarse a un equipo de Data & Machine Learning y brindar liderazgo técnico..." That's about the role.
- Responsibilities: The list under "¿Qué vas a hacer en este rol?" with bullet points (Liderazgo Técnico, Model Training, etc). Those are responsibilities.
- Requirements: The list under "Requisitos" with bullet points (Experiencia de al menos 4 años..., Experiencia práctica..., etc). Those are requirements.
- Qualifications: Could be overlapping with requirements; but we might treat "Será un plus" as qualifications/preferred skills. Could be "Qualifications" for required, and "Skills" for preferred? The instruction says we can have both Requirements and Qualifications sections. We need to decide what to put where. Usually Requirements = mandatory, Qualifications = preferred. So we can put mandatory under Requirements, and preferred under Qualifications (or Skills). The posting has "Será un plus" list (Graph ML, GNN, Neptune, etc). Those are preferred qualifications. So we can put those under Qualifications.
- Skills: Could be separate for technical skills like Amazon SageMaker, etc. But we already covered those in Requirements. Might not need separate Skills if content overlaps. We can omit Skills if no distinct content.
- Benefits: The list under "Beneficios": 100% remoto, Compromiso a largo plazo..., etc. Those are benefits.
- Pay: Not mentioned. So we should NOT include Pay section.
- Schedule: Not mentioned. So omit.
Also we have "Sobre nosotros" description about company. Could be considered "About the role"? Actually "Sobre nosotros" is about the company. Could be placed under "About the role" or maybe we could add an "About the company" but not in allowed headings. The instruction says use headings like About the role, Responsibilities, Requirements, Qualifications, Skills, Benefits, Pay, Schedule. So we should fit company description under About the role maybe. Or we could treat "Sobre nosotros" as part of About the role. We'll include that as a paragraph under About the role.
We must not repeat job title as heading. So no heading for Senior Machine Learning Engineer.
We must not include Job ID etc.
We must remove boilerplate: AI tools statement, cookie/navigation/legal/EEO etc. At start there is a paragraph about AI tools usage. That is boilerplate? It's about hiring process; might be considered boilerplate but it's substantive? It's a generic statement about AI usage. The instruction: Remove cookie/navigation/legal/EEO/equal-opportunity/scam-warning boilerplate. This AI tools statement might be considered legal boilerplate? It's about data processing. Might be considered boilerplate. Safer to remove it. Also the final paragraph "Si te motiva construir soluciones..." is promotional; could be considered part of About the role? It's more like "Why join Coderio". That could be part of Benefits or About the role? It's not exactly benefits. Might be considered "About the role" or maybe we could include as a paragraph under About the role. It's not boilerplate. We'll keep it.
We need to preserve all substantive information. So we need to include the company description, role description, responsibilities list, requirements list, preferred qualifications list, benefits list, and the final motivational paragraph.
We'll structure:
About the role
... company description + role description + final motivational paragraph? Might be too long. Better split: About the role includes company description and role overview. Then maybe a separate paragraph for "Why join Coderio" could be part of Benefits? Not exactly. Could be its own section but not allowed heading. We'll include it as a paragraph under About the role after the role description. Then Responsibilities
- ... each bullet.
Then Requirements
- ... each bullet.
Then Qualifications
- ... each bullet from "Será un plus".
Then Benefits
- ... each bullet.
We must not include empty sections.
Let's extract text.
Company description (Sobre nosotros):
"Coderio diseña y desarrolla soluciones digitales escalables para empresas globales. Combinamos una sólida experiencia técnica con una mentalidad orientada a producto para liderar iniciativas de software complejas de principio a fin. Trabajamos con clientes internacionales, valoramos la autonomía y la comunicación clara, y construimos relaciones a largo plazo a través de la excelencia técnica. 🌍 Más información: coderio.com"
Role description (first paragraph after that):
"Estamos buscando un/a Senior Machine Learning Engineer para sumarse a un equipo de Data & Machine Learning y brindar liderazgo técnico en el desarrollo, entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos de Machine Learning sobre AWS. La persona que se incorpore tendrá un rol clave acompañando y guiando a un equipo junior, estableciendo buenas prácticas de MLOps, experimentación, versionado y despliegue, y contribuyendo a garantizar que los modelos sean confiables, monitoreables y estén preparados para ambientes productivos."
Responsibilities list (under "¿Qué vas a hacer en este rol?"):
- Liderazgo Técnico: Guiar y acompañar a un equipo junior en la construcción y evolución de modelos de Machine Learning.
- Model Training: Apoyar el entrenamiento de modelos utilizando Amazon SageMaker, asegurando buenas prácticas de experimentación y reproducibilidad.
- Model Deployment: Participar en el despliegue de modelos en Amazon SageMaker y acompañar al equipo durante el proceso hacia producción.
- MLOps: Definir y promover buenas prácticas para el versionado, experimentación, entrenamiento y despliegue de modelos.
- Model Monitoring: Implementar y asesorar sobre estrategias de monitoreo de modelos y datos en entornos productivos.
- Data & Model Drift: Participar en la detección y análisis de data drift, model drift y degradación del rendimiento de los modelos.
- Model Explainability & Fairness: Brindar lineamientos sobre explicabilidad, sesgo y evaluación de modelos, promoviendo soluciones confiables y responsables.
- Graph Machine Learning: Acompañar casos de uso relacionados con grafos y Graph Neural Networks (GNN).
- Technical Guidance: Ayudar al equipo a resolver desafíos técnicos y promover estándares de ingeniería y Machine Learning.
Requirements list (under "Requisitos"):
- Experiencia de al menos 4 años en roles de Machine Learning Engineering, MLOps o roles relacionados.
- Experiencia práctica y hands-on con Amazon SageMaker.
- Experiencia en entrenamiento y despliegue de modelos utilizando SageMaker.
- Experiencia con monitoreo de modelos y datos en entornos productivos.
- Conocimiento y experiencia trabajando con data drift y model monitoring.
- Experiencia con Amazon SageMaker Clarify.
- Conocimiento o experiencia con Amazon Neptune.
- Sólidos conocimientos de prácticas de MLOps, incluyendo versionado, experimentación y despliegue de modelos.
- Capacidad para establecer buenas prácticas y acompañar técnicamente a perfiles junior.
Preferred qualifications (under "Será un plus"):
- Experiencia con Graph Machine Learning.
- Experiencia desarrollando o trabajando con Graph Neural Networks (GNN).
- Experiencia avanzada con Amazon Neptune.
- Experiencia diseñando estrategias completas de model monitoring.
- Experiencia trabajando con soluciones de Machine Learning en ambientes productivos de alta escala.
Benefits list (under "Beneficios"):
- 100% remoto
- Compromiso a largo plazo, con autonomía e impacto
- Rol estratégico y de alta visibilidad en una cultura de ingeniería moderna
- Equipo internacional colaborativo y liderazgo técnico sólido
- Plan de carrera y crecimiento dentro de Coderio
Final motivational paragraph:
"¿Por qué unirte a Coderio? En Coderio valoramos el talento sin importar la ubicación. Somos una empresa remote-first, apasionada por la tecnología, el trabajo colaborativo y la compensación justa. Ofrecemos un entorno inclusivo, desafiante y con oportunidades reales de crecimiento. En este rol vas a tener la posibilidad de trabajar con tecnologías modernas de Machine Learning y AWS, aportar tu experiencia técnica y ayudar a impulsar las mejores prácticas dentro de un equipo en crecimiento. Si te motiva construir soluciones con impacto, compartir conocimiento y acompañar a otros profesionales en su desarrollo,"
Note: The paragraph ends abruptly with a comma; we keep as is.
We must not include the AI tools statement. Also remove the "Sobre nosotros" heading; we incorporate its content.
Now produce HTML fragment.
We'll wrap each section in
and then
or
- .
For About the role, we may have multiple paragraphs: company description, role overview, and final motivational paragraph. Could combine into one
- Liderazgo Técnico: Guiar y acompañar a un equipo junior en la construcción y evolución de modelos de Machine Learning.
- Model Training: Apoyar el entrenamiento de modelos utilizando Amazon SageMaker, asegurando buenas prácticas de experimentación y reproducibilidad.
- Model Deployment: Participar en el despliegue de modelos en Amazon SageMaker y acompañar al equipo durante el proceso hacia producción.
- MLOps: Definir y promover buenas prácticas para el versionado, experimentación, entrenamiento y despliegue de modelos.
- Model Monitoring: Implementar y asesorar sobre estrategias de monitoreo de modelos y datos en entornos productivos.
- Data & Model Drift: Participar
with line breaks? Better to keep separate
for each distinct block. Thus:
About the role
Coderio diseña y desarrolla soluciones digitales escalables para empresas globales. Combinamos una sólida experiencia técnica con una mentalidad orientada a producto para liderar iniciativas de software complejas de principio a fin. Trabajamos con clientes internacionales, valoramos la autonomía y la comunicación clara, y construimos relaciones a largo plazo a través de la excelencia técnica. 🌍 Más información: coderio.com
Estamos buscando un/a Senior Machine Learning Engineer para sumarse a un equipo de Data & Machine Learning y brindar liderazgo técnico en el desarrollo, entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos de Machine Learning sobre AWS. La persona que se incorpore tendrá un rol clave acompañando y guiando a un equipo junior, estableciendo buenas prácticas de MLOps, experimentación, versionado y despliegue, y contribuyendo a garantizar que los modelos sean confiables, monitoreables y estén preparados para ambientes productivos.
¿Por qué unirte a Coderio? En Coderio valoramos el talento sin importar la ubicación. Somos una empresa remote-first, apasionada por la tecnología, el trabajo colaborativo y la compensación justa. Ofrecemos un entorno inclusivo, desafiante y con oportunidades reales de crecimiento. En este rol vas a tener la posibilidad de trabajar con tecnologías modernas de Machine Learning y AWS, aportar tu experiencia técnica y ayudar a impulsar las mejores prácticas dentro de un equipo en crecimiento. Si te motiva construir soluciones con impacto, compartir conocimiento y acompañar a otros profesionales en su desarrollo,
Then Responsibilities:Responsibilities
- ... each bullet.
We must not include empty sections.
Let's extract text.
Company description (Sobre nosotros):
"Coderio diseña y desarrolla soluciones digitales escalables para empresas globales. Combinamos una sólida experiencia técnica con una mentalidad orientada a producto para liderar iniciativas de software complejas de principio a fin. Trabajamos con clientes internacionales, valoramos la autonomía y la comunicación clara, y construimos relaciones a largo plazo a través de la excelencia técnica. 🌍 Más información: coderio.com"
Role description (first paragraph after that):
"Estamos buscando un/a Senior Machine Learning Engineer para sumarse a un equipo de Data & Machine Learning y brindar liderazgo técnico en el desarrollo, entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos de Machine Learning sobre AWS. La persona que se incorpore tendrá un rol clave acompañando y guiando a un equipo junior, estableciendo buenas prácticas de MLOps, experimentación, versionado y despliegue, y contribuyendo a garantizar que los modelos sean confiables, monitoreables y estén preparados para ambientes productivos."
Responsibilities list (under "¿Qué vas a hacer en este rol?"):
- Liderazgo Técnico: Guiar y acompañar a un equipo junior en la construcción y evolución de modelos de Machine Learning.
- Model Training: Apoyar el entrenamiento de modelos utilizando Amazon SageMaker, asegurando buenas prácticas de experimentación y reproducibilidad.
- Model Deployment: Participar en el despliegue de modelos en Amazon SageMaker y acompañar al equipo durante el proceso hacia producción.
- MLOps: Definir y promover buenas prácticas para el versionado, experimentación, entrenamiento y despliegue de modelos.
- Model Monitoring: Implementar y asesorar sobre estrategias de monitoreo de modelos y datos en entornos productivos.
- Data & Model Drift: Participar en la detección y análisis de data drift, model drift y degradación del rendimiento de los modelos.
- Model Explainability & Fairness: Brindar lineamientos sobre explicabilidad, sesgo y evaluación de modelos, promoviendo soluciones confiables y responsables.
- Graph Machine Learning: Acompañar casos de uso relacionados con grafos y Graph Neural Networks (GNN).
- Technical Guidance: Ayudar al equipo a resolver desafíos técnicos y promover estándares de ingeniería y Machine Learning.
Requirements list (under "Requisitos"):
- Experiencia de al menos 4 años en roles de Machine Learning Engineering, MLOps o roles relacionados.
- Experiencia práctica y hands-on con Amazon SageMaker.
- Experiencia en entrenamiento y despliegue de modelos utilizando SageMaker.
- Experiencia con monitoreo de modelos y datos en entornos productivos.
- Conocimiento y experiencia trabajando con data drift y model monitoring.
- Experiencia con Amazon SageMaker Clarify.
- Conocimiento o experiencia con Amazon Neptune.
- Sólidos conocimientos de prácticas de MLOps, incluyendo versionado, experimentación y despliegue de modelos.
- Capacidad para establecer buenas prácticas y acompañar técnicamente a perfiles junior.
Preferred qualifications (under "Será un plus"):
- Experiencia con Graph Machine Learning.
- Experiencia desarrollando o trabajando con Graph Neural Networks (GNN).
- Experiencia avanzada con Amazon Neptune.
- Experiencia diseñando estrategias completas de model monitoring.
- Experiencia trabajando con soluciones de Machine Learning en ambientes productivos de alta escala.
Benefits list (under "Beneficios"):
- 100% remoto
- Compromiso a largo plazo, con autonomía e impacto
- Rol estratégico y de alta visibilidad en una cultura de ingeniería moderna
- Equipo internacional colaborativo y liderazgo técnico sólido
- Plan de carrera y crecimiento dentro de Coderio
Final motivational paragraph:
"¿Por qué unirte a Coderio? En Coderio valoramos el talento sin importar la ubicación. Somos una empresa remote-first, apasionada por la tecnología, el trabajo colaborativo y la compensación justa. Ofrecemos un entorno inclusivo, desafiante y con oportunidades reales de crecimiento. En este rol vas a tener la posibilidad de trabajar con tecnologías modernas de Machine Learning y AWS, aportar tu experiencia técnica y ayudar a impulsar las mejores prácticas dentro de un equipo en crecimiento. Si te motiva construir soluciones con impacto, compartir conocimiento y acompañar a otros profesionales en su desarrollo,"
Note: The paragraph ends abruptly with a comma; we keep as is.
We must not include the AI tools statement. Also remove the "Sobre nosotros" heading; we incorporate its content.
Now produce HTML fragment.
We'll wrap each section in
- ... each bullet from "Será un plus".
Then Benefits
- ... each bullet.
Then Qualifications