Machine Learning Engineer

Teletrabajo; Chile; Remote; CLP 87,977,000 - 127,077,000; Full time

Benefits offered by this job

Contrato a largo plazo

100% Remoto

Clases de inglés

Budget para libros y cursos

Job summary

Improving South America busca un Ingeniero de ML para un equipo de ciencia de datos. Liderarás el diseño, desarrollo y despliegue de modelos avanzados con énfasis en clustering y series temporales.

El rol es 100% remoto desde LATAM (Chile, Perú, Argentina, Colombia) en un entorno ágil; se valora comunicación clara y colaboración internacional, con oportunidades de aprendizaje continuo.

Qualifications

• Conocimientos sólidos de Python para producción y ML.
• Dominio de SQL y Snowflake, esquemas y roles.
• Experiencia con contenedores y orquestación (Docker/Kubernetes).
• Conocimientos de AWS y monitoreo (Datadog).

Responsibilities

• Diseñar, desarrollar y desplegar modelos de ML avanzados, con enfoque en clustering, series temporales y heurísticas complejas.

Skills

Python production

SQL en Snowflake

Docker images

Kubernetes

AWS core

Logging y metrics

Testing con pytest

GitHub workflows

Comunicación escrita

Tools

Docker

Kubernetes

Snowflake

AWS

Datadog

pytest

GitHub

Job description

Detalles consultados el 09-11-2026. La disponibilidad final se confirma al postular.

Modalidad Remoto

Desde dónde Chile y más Chile, Peru, Argentina, Colombia

Sueldo publicado No publicado

Dedicación Tiempo completo

Del aviso original

Lo que dice el aviso

Texto del anunciante, sin resumir. Abajo está el aviso completo.

Idioma original: English. Se conserva su redacción y las condiciones publicadas.

Aviso completo del anunciante

Idioma original: English. Se conserva su redacción y las condiciones publicadas.

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Sobre el cargo

• En Improving South America, brindamos servicios de TI para transformar la percepción del profesional de TI. Nos enfocamos en consultoría de TI, desarrollo de software y formación ágil.
• La empresa promueve una cultura de trabajo excepcional basada en el trabajo en equipo, la excelencia y la diversión, con enfoque en crecimiento personal y recompensas compartidas. Al integrarse, el/la candidato/a formará parte de una comunidad que prioriza la comunicación abierta y relaciones laborales sólidas a largo plazo, respaldada por una estructura de desarrollo profesional y aprendizaje continuo.

Qué harás

• We are looking for an ML Engineer to join our data science and machine learning engineering team. The candidate will be responsible for designing, developing, and deploying advanced machine learning models, with an emphasis on clustering models, time series analysis, and complex heuristics.

Qué pide la empresa

• Strong production Python (3.12+), well beyond scripting-level.
• Snowflake: writing and optimizing SQL, with an understanding of schema, warehouse and role concepts. Key-pair (JWT) authentication experience is a plus.
• Docker: building and optimizing container images, including packaging ML artifacts and their dependencies.
• Kubernetes: deploying and operating workloads (pods, deployments, resource limits, networking basics), with hands-on experience building, scheduling and debugging CronJobs.
• AWS: working knowledge of core services (S3, IAM, boto3). EMR experience is a plus.
• Log- and metrics-based troubleshooting across scheduled jobs and services (Elastic, Datadog or equivalent).
• Testing discipline: pytest fluency and the ability to design meaningful edge-case tests.
• Git/GitHub workflow fluency: feature branching, pull requests, code review.
• Comfort working in a fast-moving agile team and communicating clearly in writing.

Deseable, según el aviso

• Model-serving or ML platform experience: KServe, Seldon, BentoML, MLflow or similar.
• Familiarity with common model artifact formats (scikit-learn, PyTorch, ONNX) and their packaging conventions, even if you have not trained the models yourself.
• Helm chart authoring and Terraform (including Datadog monitors and dashboards as code).
• Experience with LLM or agent infrastructure: RAG pipelines, vector stores, agent orchestration, MCP integrations, LLM evaluation harnesses or guardrails. This is the main differentiator for the Copilot side of the team.
• Experience with API gateways and production hardening of AWS-hosted services (for example Kong, secrets management, monitoring).
• Artifact repository publishing (JFrog Artifactory) and Gradle familiarity.
• Claude Code or similar AI coding tools, and spec-driven development.

Condiciones y beneficios publicados

• Contrato a largo plazo.
• 100% Remoto.
• Vacaciones y PTOs
• Posibilidad de recibir 2 bonos al año.
• 2 revisiones salariales al año.
• Clases de inglés.
• Equipamiento Apple.
• Plataforma de cursos en linea
• Budget para compra de libros.
• Budget para compra de materiales de trabajo
• mucho mas..

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