✦ Modalidad

Remota para Santiago y la Región

✔️ Responsabilidades y atribuciones

• Diseñar, automatizar y escalar sistemas de Machine Learning aplicando prácticas avanzadas de MLOps.
• Participar en las etapas clave del ciclo de ML: data dependencies, ingestion, pre-processing, feature engineering, orchestration, pipeline, transformation e integration testing.
• Implementar modelos de regresión, clasificación, segmentación, clustering y series de tiempo.
• Optimizar el rendimiento de los modelos mediante técnicas como cross-validation, regularización y análisis de curvas de error.
• Configurar APIs para habilitar el consumo de modelos en producción.
• Colaborar con equipos multidisciplinarios para integrar soluciones de ML en productos digitales.
• Promover buenas prácticas de ingeniería de software (PEP8, principios SOLID, modularidad, code review).
• Asegurar la calidad del código mediante CI/CD/CT y versionamiento en GitHub.
• Utilizar herramientas cloud como GCS, BigQuery y Vertex AI o Amazon S3, Amazon Redshift o Athena, Amazon SageMaker, Step Functions.
• Presentar resultados y avances de forma clara y efectiva utilizando herramientas como Excel y PowerPoint.

☑️ Requisitos y competencias

• Más de 4 años de experiencia en roles similares.
• Formación en Ingeniería Informática, Eléctrica, Electrónica o carrera afín (deseable).
• Inglés intermedio/avanzado.
• Conocimientos sólidos en estadística (estadígrafos, percentiles, pruebas de hipótesis).
• Experiencia en feature engineering y modelamiento avanzado.
• Dominio de Python, SQL, Spark y Docker.
• Experiencia en prácticas de CI/CD/CT y versionamiento con GitHub.
• Conocimiento avanzado del ciclo de analítica: preprocesamiento, entrenamiento, optimización, evaluación/inferencia, posprocesamiento.
• Capacidad analítica, de planificación y escucha activa.
• Enfoque en la ejecución, resultados y mejora continua.

🔧 Stack requerido

• Google Cloud Platform (GCP) o AWS.
• PySpark, Spring.
• Python, Java.
• Apache Airflow.
• Cosmos.

💡 Interesados

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