Ingeniero/a ML & MLOps — Pipelines de Datos

NeuralWorks SpA; Chile; A distancia; CLP 22.320.000 - 46.872.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

MacBook y herramientas de desarrollo

Seguro médico y dental

Horario flexible

Home office parcial

Certificaciones financiadas

Coursera con plan de entrenamiento

Descripción de la vacante

NeuralWorks SpA en Chile busca un ML Engineer con al menos 3 años de experiencia para llevar modelos de machine learning a producción, construir pipelines de datos y colaborar con Data Scientists, DevOps y Data Architect. Trabajarás en ml pipelines, recolección de datos a gran escala y monitoreo para reentrenamiento, aplicando prácticas DevSecOps y SRE para escalar soluciones.

Se valora experiencia en cloud (GCP/AWS/Azure), SQL y Python, con enfoque en calidad, seguridad y automatización del

Formación

• Estudios de Ingeniería Civil en Computación o similar.
• Experiencia práctica de al menos 3 años en entornos de Software/ML Engineer.
• Experiencia con Python.
• Conocimiento de estructuras de datos y SQL, optimización de consultas.
• Experiencia usando pipelines CI/CD y Docker.
• Inglés competente, especialmente lectura.

Responsabilidades

• Trabajar directamente con Data Scientists para poner en producción modelos de ML utilizando pipelines de ML.
• Recolección de grandes volúmenes y variados conjuntos de datos.
• Recolección de interacción con la realidad para reentrenamiento.
• Construir las piezas para servir modelos en un entorno real y escalable.
• Monitorear, operar y darle explicabilidad a los modelos.
• Promover prácticas DevSecOps, SRE y MLOps.

Conocimientos

Python

ML pipelines

Docker

CI/CD pipelines

SQL

Cloud platforms

English (reading)

Data processing

Comunicación

Educación

Ingeniería Civil en Computación

Herramientas

GCP

AWS

Azure

Descripción del empleo

NeuralWorks SpA en Chile busca un ML Engineer con al menos 3 años de experiencia para llevar modelos de machine learning a producción, construir pipelines de datos y colaborar con Data Scientists, DevOps y Data Architect. Trabajarás en ml pipelines, recolección de datos a gran escala y monitoreo para reentrenamiento, aplicando prácticas DevSecOps y SRE para escalar soluciones.

Se valora experiencia en cloud (GCP/AWS/Azure), SQL y Python, con enfoque en calidad, seguridad y automatización del