Data Scientist / IA Engineer

AGtec Servicios Informáticos; Santiago; Presencial; CLP 18.000.000 - 32.000.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

AGtec Servicios Informáticos busca un profesional para diseñar, desarrollar, entrenar y desplegar modelos analíticos, predictivos y de IA que aporten valor al negocio logístico.

Deberá transformar datos en información accionable, optimizar demanda y rutas, y colaborar con Backend, QA y DevOps para garantizar soluciones escalables y mantenibles alineadas con objetivos estratégicos.

Formación

• Conocimientos y experiencia en modelamiento estadístico y ML supervisado/no supervisado.
• Limpieza, transformación y análisis exploratorio de datos (ETL/EDA).
• GitLab y metodologías ágiles.
• Consumo e integración de APIs y Linux nivel medio.

Responsabilidades

• Recopilar, limpiar, transformar y analizar grandes volúmenes de datos provenientes de distintos orígenes logísticos.
• Realizar EDA e identificar patrones y oportunidades de mejora.
• Diseñar, desarrollar, entrenar, validar y optimizar modelos de ML/IA y desplegarlos en producción (MLOps).
• Construir y exponer servicios y APIs para integrar modelos con aplicaciones del negocio.
• Colaborar con DevOps en pipelines de datos y CI/CD.
• Documentar metodologías y decisiones técnicas para trazabilidad.
• Comunicar hallazgos y recomendaciones mediante visualizaciones y reportes.

Conocimientos

Python

SQL

Deep Learning

Machine Learning

ETL/EDA

GitLab

APIs

Linux

MLOps

Docker

Kubernetes

LangChain

RAG

Prompt engineering

N8N

Power BI

Tableau

Grafana

Spark

Hadoop

Herramientas

Power BI

Tableau

Grafana

Spark

Hadoop

MLflow

Kubeflow

Airflow

Docker

Kubernetes

Descripción del empleo

Responsable de diseñar, desarrollar, entrenar y poner en producción modelos analíticos, predictivos y de inteligencia artificial que aporten valor al negocio logístico. Su principal objetivo es transformar los datos en información accionable y soluciones inteligentes que optimicen procesos como pronóstico de demanda, optimización de rutas, asignación de recursos, detección de anomalías y mejora de la experiencia del cliente. Además, define las arquitecturas de datos y modelos, promueve buenas prácticas de MLOps y de gobierno de datos, y colabora estrechamente con equipos de Backend, Procesos, QA y DevOps para asegurar que las soluciones de IA sean escalables, mantenibles y estén alineadas con los objetivos estratégicos de la empresa.

Experiencia Excluyente en las siguientes tecnologías:

• Python (Pandas, NumPy, scikit-learn)
• Frameworks de Deep Learning (TensorFlow, PyTorch, Keras)
• SQL y manejo de bases de datos relacionales y no relacionales. Ideal Postgresql.

Conocimientos Obligatorios: Modelamiento estadístico y machine learning supervisado/no supervisado. Limpieza, transformación y análisis exploratorio de datos (ETL/EDA). Gitlab. Experiencia en metodologías ágiles. JSON. Linux Nivel Medio. Consumo e integración de APIs. Conocimientos que suman puntos: MLOps (MLflow, Kubeflow, Airflow). Manejo de Contenedores (Docker, Kubernetes). LLMs e IA Generativa (LangChain, RAG, fine-tuning, prompt engineering). Automatización (N8N). Herramientas de visualización (Power BI, Tableau, Grafana). Big Data (Spark, Hadoop).

Funciones:

• Recopilar, limpiar, transformar y analizar grandes volúmenes de datos provenientes de distintas fuentes del ecosistema logístico.
• Realizar análisis exploratorio de datos (EDA) e identificar patrones, tendencias y oportunidades de mejora.
• Diseñar, desarrollar, entrenar, validar y optimizar modelos de machine learning e inteligencia artificial.
• Desplegar modelos en producción y monitorear su rendimiento, asegurando su reentrenamiento y mejora continua (MLOps).
• Construir y exponer servicios y APIs para la integración de modelos con las aplicaciones del negocio.
• Colaborar con equipos de DevOps en la definición de pipelines de datos y de despliegue (CI/CD).
• Documentar metodologías, supuestos, decisiones técnicas y resultados de los modelos para facilitar la colaboración y trazabilidad.
• Comunicar hallazgos y recomendaciones a las áreas de negocio mediante visualizaciones y reportes claros.