Ingeniero/a de IA, Google Cloud Vertex AI - PART-TIME
This is the employer's own posting, not a copy on a job board.
What we know
Is it still open?
Confirmed still open
Last checked 1h ago — checked against the employer's own applicant tracking system, which is the company answering directly.
We re-read the employer's own applicant tracking system and the posting was still there. That is the company answering directly.
How old is it?
Posted 23h ago
The date the source published, not the day we noticed it (2026-09-17). Last seen at its source 1h ago.
Is it remote?
Marked remote on the employer's board
Their board carries a remote setting on this posting — a field they filled in, not wording we read. The location field names somewhere specific, which is usually where the team or the entity sits.
Who may apply?
Mexico, Argentina, Peru, Uruguay, Colombia, Chile
The description states no restriction of its own. This is the source's own tag.
Skills named in the ad
Recognised terms only, from a fixed vocabulary — this is what CV matching compares against.
Carried by 1 source
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workable employer's own board first seen 1h ago · last seen 1h ago
The listing
Workana es la plataforma de trabajo remoto más grande para talento en América Latina. Nuestra división se enfoca en conectar a profesionales excepcionales con empresas líderes e innovadoras de todo el mundo.
Sobre el cliente
Claro Video es una plataforma líder de streaming en América Latina, con foco en contenido digital, personalización y tecnología en la nube.
Buscamos un/a Ingeniero/a Senior de IA para desarrollar y operar soluciones de machine learning e IA generativa en Google Cloud Vertex AI. Es una posición 100% remota para profesionales en LATAM, trabajando con un equipo internacional en inglés.
Resumen del rol
Diseñarás e implementarás soluciones de IA en producción, incluyendo motores de recomendación, búsqueda inteligente, clasificación de contenidos y analítica. También trabajarás con MLOps, optimización de costos en GCP, documentación técnica y transferencia de conocimiento al equipo interno.
Proceso de selección
El proceso suele constar de 3-4 etapas y toma en promedio de 3-4 semanas en completarse, dependiendo de eventuales rondas técnicas adicionales o pruebas técnicas:
- Entrevista inicial con el equipo de reclutamiento de Workana
- Entrevista técnica con el cliente
- Entrevista de ajuste cultural con el manager del cliente
- Entrevista final con C-level
Como Workana cuenta con múltiples clientes, si superas la primera ronda con el equipo de reclutamiento de Workana, también podrás ser considerado/a para otras oportunidades relevantes en caso de que la inicial no prospere.
Responsabilidades
- Diseñar, desplegar y operar soluciones de ML e IA generativa en Google Cloud Vertex AI.
- Implementar motores de recomendación, búsqueda semántica y clasificación automática de contenidos.
- Desarrollar pipelines de metadatos y analítica sobre el catálogo de contenidos y usuarios.
- Entrenar y poner en producción modelos de aprendizaje automático y LLMs.
- Implementar prácticas de MLOps: versionado, monitoreo y reentrenamiento de modelos.
- Colaborar con equipos de producto y datos para priorizar casos de uso de IA.
- Documentar decisiones técnicas y transferir conocimiento al equipo interno.
- Monitorear y optimizar costos de cómputo e inferencia en Vertex AI.
Requirements
- 4+ años de experiencia en Machine Learning e IA, con al menos 1-2 años en Google Cloud Vertex AI en producción.
- Experiencia sólida en arquitecturas y flujos end-to-end de MLOps.
- Dominio de modelos generativos, LLMs, embeddings y búsqueda semántica.
- Experiencia con Python y frameworks de ML (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn) en GCP.
- Capacidad para trabajar con datasets a gran escala y metadatos de contenidos.
- Autonomía y habilidades de resolución de problemas para llevar modelos a producción.
- Inglés fluido (mínimo B2+) es obligatorio, ya que el rol implica colaboración con equipos internacionales.
- Debe estar radicado/a en América Latina.
Deseable
- Experiencia previa en plataformas de streaming o motores de recomendación.
- Certificaciones de Google Cloud (Professional Machine Learning Engineer o Data Engineer).
- Experiencia impartiendo capacitaciones o mentoreando equipos en IA.
Benefits
- Compensación en USD
- Trabajo 100% remoto desde América Latina con horarios flexibles
- Crecimiento profesional con clientes internacionales y proyectos dinámicos
- Contrato de prestación de servicios independientes a largo plazo (contractor) sin beneficios adicionales como vacaciones pagadas o seguro médico