Machine Learning Engineer

Ulvior

Chile

Presencial

CLP 30.000.000 - 42.000.000

Jornada completa

Hace 3 días

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Tu currículum y tu carta de presentación, adaptados exactamente a lo que buscan contratar.

Supera los filtros ATS

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

MacBook Air M5

Bono por desempeño

Almuerzo mensual y almuerzo de equipo

Seguro Complementario de salud yDental

Horario flexible

Flexibilidad entre oficina y home oice

Medio día libre el día de tuCumpleaños

Certificaciones financiadas

Inscripción en Coursera

Estacionamiento de bicicletas

Vestimenta informal

Programa de referidos

Teambuilding mensual

Descripción de la vacante

Ulvior busca un ML Engineer con sólida experiencia en Python y datos para transformar procesos en ML Ops y entregar productos de datos escalables. Trabajarás con Data Scientists para llevar modelos a producción, recolectar datos masivos y optimizar pipelines, manteniendo alta colaboración entre Data, DevOps y negocio.

Se valorará experiencia en entornos cloud (preferentemente GCP), DevSecOps y capacidades analíticas para entender estructuras de datos complejas.

Formación

Experiencia mínima de 3 años en roles de software/ML.

Responsabilidades

Trabajar con Data Scientists para desplegar modelos de ML en producción.
Recolectar y preparar grandes volúmenes de datos para entrenamiento y reentrenamiento.
Construir y mantener pipelines de datos y herramientas de ML para producción.
Colaborar con equipos multidisciplinarios para operar entornos de datos.
Mejorar la calidad, seguridad y velocidad de entrega del código.

Conocimientos

Python

Inglés (lectura)

Comunicación y trabajo en equipo

CI/CD

Educación

Ingeniería Civil en Computación o similar

Herramientas

Docker

GCP

SQL

Pipelines de ML

CI/CD pipelines

Descripción del empleo

Requisitos

Estudios de Ingeniería Civil en Computación o similar.
Experiencia práctica de al menos 3 años en entornos de trabajo como Software Engineer, ML Engineer, entre otros.
Experiencia con Python.
Entendimiento de estructuras de datos con habilidades analíticas relacionadas con el trabajo con conjuntos de datos no estructurados, conocimiento avanzado de SQL, incluida optimización de consultas.
Experiencia usando pipelines de CI/CD y Docker.
Pasión en problemáticas de procesamiento de datos.
Experiencia con servidores cloud (GCP, AWS o Azure, de preferencia GCP), especialmente el conjunto de servicios de procesamiento de datos.
Buen manejo de inglés, sobre todo en lectura donde debes ser capaz de leer un paper, artículos o documentación de forma constante.
Habilidades de comunicación y trabajo colaborativo.

¡En NeuralWorks nos importa la diversidad! Creemos firmemente en la creación de un ambiente laboral inclusivo, diverso y equitativo. Reconocemos y celebramos la diversidad en todas sus formas y estamos comprometidos a ofrecer igualdad de oportunidades para todos los candidatos.

“Los hombres postulan a un cargo cuando cumplen el 60% de las calificaciones, pero las mujeres solo si cumplen el 100%.” Gaucher, D., Friesen, J., & Kay, A. C. (2011).

El equipo de Data y Analytics trabaja en diferentes proyectos que combinan volúmenes de datos enormes e IA, como detectar y predecir fallas antes que ocurran, optimizar pricing, personalizar la experiencia del cliente, optimizar uso de combustible, detectar caras y objetos usando visión por computador.

Trabajarás transformando los procesos a MLOps y creando productos de datos a la medida basados en modelos analíticos, en su gran mayoría de Machine Learning, pero pudiendo usar un espectro de técnicas más amplio.

Dentro del equipo multidisciplinario con Data Scientist, Translators, DevOps, Data Architect, tu rol será extremadamente importante y clave para el desarrollo y ejecución de los productos, pues eres quien conecta la habilitación y operación de los ambientes con el mundo real.

Te encargarás de aumentar la velocidad de entrega, mejorar la calidad y la seguridad del código, entender la estructura de los datos y optimizar los procesos para el equipo de desarrollo.

En cualquier proyecto que trabajes, esperamos que tengas un gran espíritu de colaboración, pasión por la innovación y el código y una mentalidad de automatización antes que procesos manuales.

Como MLE, tu trabajo consistirá en:

Trabajar directamente con el equipo de Data Scientists para poner en producción modelos de Machine Learning utilizando y creando pipelines de ML.
Recolección de grandes volúmenes y variados conjuntos de datos.
Recolección de interacción con la realidad para su posterior reentrenamiento.
Construir las piezas necesarias para servir nuestros modelos y ponerlos a interactuar con el resto de la compañía en un entorno real y altamente escalable.
Trabajar muy cerca de los Data Scientists buscando maneras eficientes de monitorear, operar y darle explicabilidad a los modelos.
Promover una cultura técnica impulsando los productos de datos con las prácticas DevSecOps, SRE y MLOps.

Agilidad para visualizar posibles mejoras, problemas y soluciones en Arquitecturas.
Experiencia en Infrastructure as code, observabilidad y monitoreo.
Experiencia en la construcción y optimización de data pipelines, colas de mensajes y arquitecturas big data altamente escalables.
Experiencia en procesamiento distribuido utilizando servicios cloud.
Stack orientado a modelos econométricos (statsmodels, pyfixest), serialización.
Experiencia con algún motor de datos distribuido como pyspark, dask, modin.
Interés en temas "bleeding edge" de Inferencia Causal: (Técnicas Observacionales, Inferencia basada en diseño, Probabilidad y Estadística [Fuerte énfasis en OLS y sus distintas expansiones]).