Científico de Datos e Ingeniero de IA con MLOps

LISIT

Santiago

Presencial

CLP 25.000.000 - 45.000.000

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Descripción de la vacante

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

Formación

  • 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.

Responsabilidades

  • 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.

Conocimientos

Análisis estadístico
Modelado de datos
Trabajo en equipo
Comunicación
Aprendizaje continuo

Educación

Universidad en Ingeniería Informática/Computación

Herramientas

Python
SQL
GitLab
APIs

Descripción del empleo

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

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