Data Scientist

Banco BICE; Santiago; Presencial; CLP 30.000.000 - 60.000.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

En Banco BICE, estamos buscando un Data Scientist talentoso y experimentado para liderar la transformación de nuestros procesos de ML en un entorno basado en GCP, con foco en automatización y entrega eficiente.

Serás responsable de diseñar, crear y mantener pipelines de ML, impulsar prácticas DevSecOps y MLOps, y colaborar estrechamente con Data Scientists, DevOps y Data Architects para entregar modelos escalables y seguros.

Formación

• Título universitario en Ingeniería Civil en Computación, Civil Industrial, Electricidad o campos afines.
• Mínimo 3 años de experiencia práctica como ML Engineer o roles similares.
• Sólidos conocimientos de Python y ML frameworks como Scikit-learn.
• Conocimientos avanzados de SQL y análisis de datos no estructurados.
• Experiencia en entornos Cloud, especialmente GCP.
• Conocimiento de Big Data y servicios de GCP como BigQuery.
• Experiencia con herramientas de gestión de pipelines de datos como Airflow.
• Conocimiento práctico de MLOps (Vertex AI, MLFlow, Kubeflow).
• Experiencia en metodologías Agile/Scrum y DevSecOps/MLOps.

Responsabilidades

• Liderar la transformación del equipo hacia un ciclo de vida de proyectos de ML eficiente y escalable.
• Diseñar, crear y mantener pipelines de ML para implementación y operación de modelos.
• Colaborar con Data Scientists, DevOps y Data Architects para proyectos multidisciplinarios.
• Asegurar la calidad y seguridad del código, acelerar la entrega de modelos.
• Promover prácticas DevSecOps y MLOps en los proyectos de ML.
• Integrar modelos en entornos reales, asegurando escalabilidad.
• Documentar y mantener registros de modelos y procesos de ML.

Conocimientos

Python

Scikit-learn

SQL

Data analysis

Pipelines design

Educación

Ingeniería Civil en Computación

Ingeniería Civil Industrial

Ingeniería Eléctrica

Herramientas

Airflow

BigQuery

GCP

Vertex AI

Kubeflow

MLFlow

Descripción del empleo

En nuestro equipo de Analítica Avanzada de Banco BICE, estamos buscando un Data Scientist talentoso y experimentado para liderar y transformar nuestros procesos de Machine Learning en un entorno basado en GCP.

Si eres apasionado por la innovación, la automatización y el trabajo colaborativo, esta es tu oportunidad para marcar la diferencia.

¿Cuáles serán tus desafíos?

• Liderar la transformación del equipo hacia un ciclo de vida de proyectos de ML eficiente y escalable.
• Implementar nuevos métodos de trabajo y modelado en la nube (GCP) para el equipo de Data Science.
• Diseñar, crear y mantener pipelines de ML necesarios para la correcta implementación y operación de modelos.
• Colaborar estrechamente con Data Scientists, DevOps, Data Architects y otros miembros del equipo multidisciplinario.
• Asegurar la calidad y seguridad del código, mejorar la velocidad de entrega y optimizar los procesos.
• Desarrollar e implementar piezas clave para la integración y escalabilidad de modelos en un entorno real.
• Promover y aplicar prácticas DevSecOps, MLOps en los proyectos.
• Documentar y mantener registros de los modelos y procesos de ML.

• Título en Ingeniería Civil en Computación, Civil Industrial, Electricidad o campos relacionados.
• Mínimo 3 años de experiencia práctica como Machine Learning Engineer o roles similares.
• Experiencia sólida con Python y frameworks de machine learning como Scikit-learn.
• Conocimientos avanzados de SQL y habilidades analíticas con datos no estructurados.
• Experiencia en servidores cloud, especialmente GCP.
• Familiaridad con tecnologías de Big Data y servicios de GCP como BigQuery.
• Experiencia con herramientas de gestión de pipelines de datos y flujos de trabajo como Airflow.
• Conocimiento práctico de paradigmas de procesamiento de datos (batch, micro-batch, streaming).
• Experiencia en plataformas MLOps como GCP Vertex AI, MLFlow o Kubeflow. (Excluyente)
• Experiencia en metodologías Agile/Scrum.
• Conocimiento de técnicas de modelado estadístico e inferencia.

Si estás listo para enfrentar desafíos y contribuir al éxito de nuestro equipo, ¡esperamos tu postulación!