Machine Learning Engineer

Yuno · EuropeRemotomid

En corto

▸Construir y escalar infraestructura para llevar modelos de ML de prototipo a producción.
▸Gestionar ciclos de vida automatizados de modelos, pipelines de datos en tiempo real y sistemas de IA con capacidad agente.
▸Rol clave en una empresa de infraestructura de pagos global con presencia en 80+ países.

Experiencia con equipos internacionales o trabajo en entornos bilingües

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En ~1 minuto te damos: quién te entrevista, las preguntas probables con respuestas desde tu CV, y tu CV adaptado a esta vacante. Gratis, sin tarjeta.

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¿Qué piden?

✓5 a 8 años de experiencia como ingeniero de ML
✓Experiencia sólida en MLOps y ciclo de vida de modelos
✓Conocimiento en pipelines de datos en tiempo real
✓Habilidad para integrar sistemas de IA con capacidad agente
✓Experiencia trabajando con equipos interdisciplinarios (data science, plataforma, producto)
✓Enfoque en confiabilidad, observabilidad y producción estable

¿No cumplís todo? Es lo normal — tu dossier gratis te dice qué gaps tenés y cómo cubrirlos en la entrevista.

PythonML frameworks (scikit-learn, TDockerKubernetesAirflowAWSGCPKafkaRedisPrometheus

¿A quién escribirle en Yuno?

Tu dossier gratis identifica a las personas que te entrevistarían — con su background, qué valoran y cómo escribirles para destacar antes de aplicar.

Who We Are At Yuno, we are building the payment infrastructure that allows all companies to participate in the global market. Founded by veterans from payments and technology, including people who previously built Rappi, Yuno connects companies like InDrive, McDonald's, Rappi and Viva Aerobus with 300+ payment methods worldwide via a single API. We use AI and modern technology for intelligent transaction routing and fraud prevention across more than 80 countries. About The Role We are looking for a Machine Learning Engineer (mid level, 5 to 8 years of experience) based in Europe to build and scale the infrastructure that takes machine learning models from notebook to production. You will own the MLOps foundation, automate the model lifecycle, integrate streaming data pipelines and bring agentic capabilities into our ML systems. This is a hands on role for someone who cares as much about reliability and observability as about model performance. You will join the Data, AI and ML team and work closely with data science, platform and product teams.

No apliques sin prepararte

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