Auf einen Blick
Senior ML Engineer mit 7+ Jahren Python-Erfahrung für ein innovatives Software-Development-Unternehmen mit Fokus auf LLMs, RAG Architectures und Production ML Systems.
💰 ~$130.000–180.000/Jahr (geschätzt)
📊 Senior
🕒 Vollzeit
🌍 Remote
🗺️ Americas
- 7+ Jahre Strong Python Coding
- 2+ Jahre Production LLM Systems Erfahrung
- 3+ Jahre Backend APIs mit FastAPI
- RAG Architecture und LangChain/LangGraph Expertise
Python
FastAPI
Machine Learning
LLMs
RAG
LangChain
Vector Databases
MLOps
Gehalt geschätzt anhand Senior ML engineer role with 7+ years Python and 2+ years production LLM systems in Argentina remote. Kein Gehalt in der Anzeige angegeben.
✅ Geeignet für
- Senior Python Developers mit ML/AI-Erfahrung
- LLM-fokussierte Engineers mit Production-Erfahrung
- Full-Stack ML Engineers mit Backend-Fokus
🚫 Weniger geeignet
- Junior Python Developers ohne 7+ Jahre Erfahrung
- Kandidaten ohne Production LLM Systems Erfahrung
- Remote-skeptische Kandidaten (Remote erforderlich)
💡 Gut zu wissen
- Remote Position in Argentinien mit Global Team
- Starker Fokus auf Production LLM Systems und RAG
- Erwartet, Enterprise-Scale ML Systeme zu bauen
- Anforderung an NLP/Computer Vision mit Document Understanding
Über das Unternehmen
Intellectsoft ist ein Software-Development-Unternehmen, das seit 2007 innovative Lösungen liefert. Das Unternehmen betreut Fintech, Healthcare, EdTech, Construction und Hospitality. Kunden umfassen Jaguar Motors, Universal Pictures und Harley-Davidson.
Deine Aufgaben
- Baue, verfeinere und nutze ML Engineering Plattformen und Komponenten
- Entwickle und implementiere skalierbare Backend Systeme, APIs und Microservices mit FastAPI
- Implementiere MLOps einschließlich Model KPI Measurement, Tracking und Drift Detection
- Deploye und operationalisiere ML und Deep Learning Modelle mit Fokus auf LLMs und GenAI
- Integriere Azure OpenAI (GPT-4, GPT-4 Vision) mit Retry-Logic und Error Handling
- Skaliere Machine Learning Algorithmen auf massive Datenmengen
- Baue und orchestriere Model Pipelines mit Feature Engineering, Inferencing und Continuous Training
- Schreibe Backend Application Code in Python und SQL mit Strong OOP-Prinzipien
- Implementiere Dependency Injection Patterns und Layered Architecture
- Baue LLM Observability mit Langfuse für Prompt-, Token-, Cost- und Latency-Tracking
- Implementiere Cost-Optimierungs-Strategien für LLM-Nutzung
Deine Voraussetzungen
- Bachelor oder Master in Computer Science oder verwandtem Bereich
- Strong Python Coding Skills – 7+ Jahre
- 2+ Jahre Hands-on Erfahrung mit Machine Learning und Production LLM Systemen
- 3+ Jahre Erfahrung mit Backend APIs mit FastAPI, Async Patterns und SQLAlchemy
- Erfahrung mit Vector Databases (Pinecone, Weaviate, Chroma)
- Strong RAG Architectures Verständnis
- Hands-on Erfahrung mit LangChain und LangGraph
- Advanced Python Skills (Async/Await, Type Hints, Pydantic, SOLID Principles)
- MLOps Erfahrung mit MLflow und Model Versioning
- NLP und Computer Vision Erfahrung mit Document Understanding
- Hands-on Hugging Face Erfahrung erforderlich
