Ingeniero/a ML & MLOps — Pipelines de Datos

NeuralWorks SpA; Chile; Remote; CLP 22.320.000 - 46.872.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

MacBook y herramientas de desarrollo

Seguro médico y dental

Horario flexible

Home office parcial

Certificaciones financiadas

Coursera con plan de entrenamiento

Zusammenfassung

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

Qualifikationen

• 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.

Aufgaben

• 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.

Kenntnisse

Python

ML pipelines

Docker

CI/CD pipelines

SQL

Cloud platforms

English (reading)

Data processing

Comunicación

Ausbildung

Ingeniería Civil en Computación

Tools

GCP

AWS

Azure

Jobbeschreibung

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