Científico de Datos e Ingeniero de IA con MLOps

LISIT; Santiago; Vor Ort; CLP 25.000.000 - 45.000.000; Vollzeit

Zusammenfassung

LISIT busca un Data Scientist para definir arquitecturas de datos y modelos, promover buenas prácticas de MLOps y gobernanza de datos, y colaborar estrechamente con Backend, Procesos, QA y DevOps para asegurar soluciones de IA escalables y mantenibles.

El rol contempla diseñar, desarrollar, entrenar y poner en producción modelos analíticos y de IA que aporten valor al negocio logístico, transformando datos en información accionable para optimizar demanda, rutas, asignación de recursos y

Qualifikationen

• Formación universitaria en ingeniería o ciencias afines.
• Conocimientos de modelamiento estadístico y ML supervisado/no supervisado.
• Experiencia en ETL/EDA, manejo de datos y herramientas de versionado.

Aufgaben

• Recopilar, limpiar, transformar y analizar grandes volúmenes de datos de la ecosistema logístico.
• Realizar EDA e identificar patrones y mejoras.
• Diseñar, entrenar, validar y optimizar modelos de ML/IA.
• Desplegar modelos en producción y monitorizar rendimiento (MLOps).
• Construir APIs y servicios para integración con aplicaciones del negocio.
• Colaborar con DevOps en pipelines de datos y despliegue (CI/CD).
• Documentar metodologías, supuestos y resultados de los modelos.
• Comunicar hallazgos y recomendaciones mediante visualizaciones y reportes.

Kenntnisse

Análisis estadístico

Modelado de datos

Trabajo en equipo

Comunicación

Aprendizaje continuo

Ausbildung

Universidad en Ingeniería Informática/Computación

Tools

Python

SQL

GitLab

APIs

Jobbeschreibung

LISIT busca un Data Scientist para definir arquitecturas de datos y modelos, promover buenas prácticas de MLOps y gobernanza de datos, y colaborar estrechamente con Backend, Procesos, QA y DevOps para asegurar soluciones de IA escalables y mantenibles.

El rol contempla diseñar, desarrollar, entrenar y poner en producción modelos analíticos y de IA que aporten valor al negocio logístico, transformando datos en información accionable para optimizar demanda, rutas, asignación de recursos y