Machine Learning Engineer

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.