Envie seu CV e descubra, em segundos, sua compatibilidade real com Machine Learning Engineer — o que já atende, e onde seu currículo pode estar perdendo aderência.
Como Machine Learning Engineer Mercado Libre, diseñarás y escalarás sistemas innovadores y seguros que resuelven problemas reales y de alto impacto. Trabajarás en un entorno dinámico con tecnología de vanguardia, aplicando buenas prácticas de ingeniería, modelos de IA propios y aprendizaje continuo, con el propósito de democratizar el comercio electrónico y los servicios financieros en América Latina.
Imagináte emprendiendo proyectos desafiantes, dinámicos e innovadores y siendo responsable de:
• Diseñar evaluadores confiables y objetivos para modelos de aprendizaje automático, flujos de modelos de lenguaje de gran tamaño, consultas en SQL y capacidades de agentes.
• Configurar y mantener entornos de experimentación locales o en plataformas como FDA o Fury, garantizando el aislamiento respecto de los sistemas productivos.
• Depurar loops autónomos que fallan durante la ejecución, distinguiendo entre fallas del proceso, errores de evaluación y problemas del entorno.
• Gestionar presupuestos de experimentación, incluyendo recursos de cómputo, tiempo y costo, distinguiendo el ruido estadístico de las mejoras reales.
• Optimizar soluciones en dominios multidisciplinarios como ingeniería, inteligencia artificial, aprendizaje automático, producto y analítica de datos.
¿Qué buscamos en vos?
• Acreditar experiencia en ciencia de datos, ingeniería de aprendizaje automático o desarrollo de software con foco en experimentación, desarrollando flujos de entrenamiento de modelos y scripting en Python.
• Optimizar consultas en SQL y analizar la performance de procesamiento de datos a gran escala.
• Aplicar conocimientos en ingeniería de prompts y modelos de lenguaje de gran tamaño, utilizando herramientas de inteligencia artificial agéntica como Claude Code, Copilot o Codex.
• Dominar herramientas de control de versiones como Git, entornos de línea de comandos e infraestructura de ejecución, junto con la gestión de documentación técnica estructurada.
¿Te animás a dejar huella en la tecnología de América Latina? ¡Postulate y sumate a nuestro propósito!
Modalidad de trabajo híbrida. Site Colombia y Brasil
Tecnología es la esencia de nuestro producto. Nuestros equipos de desarrollo, arquitectura, base de datos, user experience, seguridad informática y data & analytics co-crean y son responsables de la plataforma líder de e-commerce de América Latina y de uno de los sitios de mayor tráfico en todo el mundo. En una industria que se reinventa día a día, nuestros equipos son reconocidos por su visión y liderazgo. Desde aplicaciones móviles a machine learning, nuestra innovación tiene un claro foco: simplificarle la vida a quien utiliza nuestros productos.
Special Projects es el equipo de aceleración e incubación de IA de Mercado Libre, enfocado en oportunidades de alto impacto que surgen fuera del roadmap actual de capabilities.
Trabajamos en conjunto con equipos de negocio y tecnología para incubar soluciones impulsadas por IA con resultados medibles, y exploramos tecnologías emergentes con aplicaciones prácticas y de impacto real.
Una parte central de nuestra misión es operar bajo un modelo start–finish: validar el impacto, reducir los riesgos de factibilidad, construir patrones reutilizables y transferir soluciones maduras a las BUs sponsor o a las capabilities de AA&ML.
El equipo está liderado por Andrés Madrigal Castrillón en Colombia.
La posición admite postulaciones de los siguientes países en Colombia y Brasil .
¿Cuáles son los desafíos del rol?
Diseñar evaluadores confiables y objetivos para modelos de ML, pipelines de LLMs, jobs SQL y skills de agentes, entendiendo que un evaluador mal diseñado invalida todo el loop autónomo.
Configurar y mantener entornos de experimentación, tanto locales como en FDA/Fury, garantizando el aislamiento respecto de los sistemas productivos.
Depurar loops autónomos que fallan durante la ejecución, distinguiendo entre fallas del loop, errores de evaluación y problemas del entorno.
Gestionar budgets de experimentación, incluyendo recursos de cómputo, tiempo y costo, distinguiendo el ruido estadístico de mejoras reales.
Trabajar con autonomía en seis dominios de optimización — Engineering, AI/Agents, ML, Product/UX y Analytics — con baja dependencia de acompañamiento constante.
¿Cuáles son los requisitos?
Contar con experiencia en Data Science, ML Engineering o Software Engineering, con foco en experimentación.
Desarrollar y ejecutar workflows de entrenamiento de modelos de Machine Learning, incluyendo métricas de evaluación, ajuste de hiperparámetros y scripting básico en Python para evaluadores y experiment runners.
Optimizar consultas en SQL y analizar la performance de queries.
Aplicar conocimientos de prompting de LLMs y prompt engineering, utilizando herramientas de Agentic AI como Claude Code, Copilot, Codex o similares.
Utilizar Git (branches, commits y resets) y herramientas de línea de comandos como Fury CLI, FDA y eval runners.
Leer, escribir y mantener documentación técnica estructurada en Markdown, incluyendo archivos como SKILL.md, contratos de adapters y repositorios basados en documentation-as-code.
Tené en cuenta que el seniority es referencial. Para conocer más sobre Oportunidades en MELI, compartimos la guía.
