Ingeniero de Machine Learning para Impacto Empresarial

Mantu; Santiago; On-site; CLP 24,000,000 - 42,000,000; Full time

Benefits offered by this job

Formación interna

Ambiente dinámico y colaborativo

Cultura de mejora continua

Compromiso CSR WeCare Together

Job summary

Mantu busca un Machine Learning Engineer en Santiago de Chile para diseñar, entrenar y validar modelos ML/Deep Learning que impulsen decisiones de negocio y optimicen procesos.

Se trabajará en analizar grandes volúmenes de datos, construir pipelines y desplegar soluciones en producción, colaborando con negocio y tecnología. Se valoran experiencia en MLOps, AWS/GCP/Azure y metodologías ágiles.

Qualifications

• Entre 2 y 4 años de experiencia desarrollando modelos ML en producción.
• Conocimientos sólidos en Python y librerías como scikit-learn, pandas, NumPy.
• Experiencia con Deep Learning (TensorFlow, Keras o PyTorch).
• Experiencia con bases de datos SQL/NoSQL y construcción de pipelines.
• Despliegue de modelos con Docker y REST APIs; experiencia en AWS/GCP/Azure.
• Conocimientos en MLOps (MLflow, Kubeflow) y CI/CD para modelos.
• Metodologías ágiles (Scrum, Kanban) y control de versiones (Git).

Responsibilities

• Diseñar, entrenar y validar modelos ML y Deep Learning para clasificación, regresión y segmentación.
• Analizar grandes volúmenes de datos, realizar feature engineering y seleccionar variables relevantes.
• Implementar pipelines de datos y modelos en producción, integrándolos con servicios existentes.
• Colaborar con negocio y tecnología para traducir requerimientos y medir impacto.
• Documentar modelos, experimentos y resultados para reproducibilidad y buenas prácticas de MLOps.
• Evaluar nuevas técnicas y herramientas de IA para mejorar rendimiento y eficiencia.

Skills

Python

Scikit-learn

Pandas

NumPy

Deep Learning

TensorFlow

Keras

PyTorch

SQL

NoSQL

MLOps

Git

Scrum

Kanban

Tools

Docker

REST APIs

AWS

GCP

Azure

MLflow

Kubeflow

GitHub Actions

Job description

Mantu busca un Machine Learning Engineer en Santiago de Chile para diseñar, entrenar y validar modelos ML/Deep Learning que impulsen decisiones de negocio y optimicen procesos.

Se trabajará en analizar grandes volúmenes de datos, construir pipelines y desplegar soluciones en producción, colaborando con negocio y tecnología. Se valoran experiencia en MLOps, AWS/GCP/Azure y metodologías ágiles.