Machine Learning Engineer (Semi-Senior / Senior)

Trabaja en DaCodes!

Somos una firma de software y transformación digital de alto impacto.

Durante 10 años hemos creado soluciones enfocadas en tecnología e innovación gracias a nuestro equipo de casi 300 talentosos #DaCoders: developers, arquitectos, diseñadores UX/UI, PMs, QA testers y más. Nuestro equipo colabora en proyectos con clientes de toda LATAM y Estados Unidos, entregando resultados sobresalientes.

En DaCodes tendrás la oportunidad de acelerar tu crecimiento profesional, trabajar en proyectos diversos de distintas industrias, y contribuir al diseño, implementación y optimización de soluciones tecnológicas de punta.

Nuestros DaCoders tienen un impacto significativo en el éxito de nuestro negocio y el de nuestros clientes. Serás la persona experta participando en nuestros proyectos, con acceso a startups disruptivas y marcas globales.

¿Te interesa?

Sobre el rol

Buscamos un/a Machine Learning Engineer Semi-Senior o Senior para sumarse, a través de DaCodes bajo un esquema de staff augmentation, al equipo de IA/ML de una startup de ad-tech con base en Argentina y operación 100% remota, enfocada en construir una capa de infraestructura de nueva generación para la monetización inteligente de apps móviles. Esta plataforma funciona como un “control plane” de monetización: se integra sobre las plataformas de mediación que ya usan las apps (como AppLovin MAX, Unity LevelPlay y AdMob) y coordina en tiempo real fuentes de demanda, cohortes de usuarios, placements y reglas de monetización.

El foco principal del rol está en machine learning: modelos que predicen comportamiento de usuarios y del mercado publicitario, y que actúan sobre esas predicciones en tiempo real. También colaborarás en iniciativas de IA generativa, como un agente LLM que ayuda al equipo de operaciones publicitarias y a los clientes a operar su monetización.

Buscamos un perfil proactivo, que se adapte bien a un entorno poco jerárquico y con requerimientos no siempre perfectamente estructurados.

Responsabilidades

• Construir y llevar a producción modelos predictivos (por ejemplo, churn de usuarios, lifetime value y payer propensity), desde la exploración en Databricks hasta el serving en tiempo real dentro del stack de mediación publicitaria.
• Desarrollar y mantener pipelines de ML en producción usando Airflow, Spark/Databricks y AWS, incluyendo entrenamiento, validation gates y promoción de modelos.
• Monitorear modelos en producción (calibración, drift e impacto en el negocio) y medir ese impacto mediante A/B tests.
• Colaborar en iniciativas de IA generativa, incluyendo integraciones con APIs internas de analytics y configuración, sets de evaluación, observabilidad y controles human-in-the-loop.
• Contribuir al desarrollo de software asistido por IA, construyendo herramientas y contexto para que los coding agents trabajen de forma efectiva sobre el código base.
• Colaborar con equipos multifuncionales (Data Engineering, Backend, SDK, AdOps y Producto) para convertir modelos en funcionalidades de producto.

Requirements

• Experiencia comprobable (3+ años) como Machine Learning Engineer, Data Scientist o en un rol similar, incluyendo haber llevado modelos a producción y mantenerlos ahí.
• Dominio de Python y SQL, incluyendo el stack científico de Python (pandas o Polars, scikit-learn).
• Experiencia con distintos tipos de modelos (clasificación, regresión, ranking) y criterio para elegir el más adecuado según el problema.
• Base sólida en estadística: calibración de probabilidades, clasificación desbalanceada, métricas de evaluación más allá del accuracy, y A/B testing.
• Experiencia práctica trabajando con LLMs: tool calling, diseño de prompts, evaluación de outputs de agentes, y uso de coding agents en el día a día.
• Familiaridad con plataformas de datos, particularmente Spark/Databricks, Airflow y AWS.
• Capacidad de resolución de problemas y troubleshooting de modelos y datos en producción.
• Fuerte motivación de aprendizaje y ownership de resultados: capacidad de aprender nuevos dominios y herramientas rápido, y de sostener el esfuerzo hasta alcanzar el objetivo.

Para nivel Senior, además se espera 5+ años de experiencia y un track record liderando iniciativas de punta a punta (desde definir el problema hasta medir su impacto en producción), así como guiar decisiones técnicas y mentorear a otros ingenieros.

Deseable (no excluyente)

• Experiencia en AdTech, mobile games o monetización de apps.
• Conocimiento básico de técnicas de reinforcement learning, como multi-armed y contextual bandits.
• Experiencia con frameworks de agentes como Pydantic AI o LangGraph, o con Model Context Protocol (MCP).

Condiciones

• Modalidad: Full time
• Ubicación: 100% remoto, abierto a cualquier país de Latinoamérica.
• Horario: se requiere un mínimo de 4-5 horas de solapamiento con GMT-3.
• Idioma: español fluido indispensable.

Benefits

Integración a marcas globales y startups disruptivas.

Trabajo remoto/Home office.

En caso de requerir modalidad híbrida o presencial, serás informado desde la primera sesión.

Horario ajustado a la célula de trabajo/proyecto asignado.

Trabajo de lunes a viernes.

Acceso a cursos y certificaciones.

Eventos virtuales de integración y grupos de interés.

Clases de inglés.

Oportunidades dentro de nuestras diferentes líneas de negocio.