Machine Learning Engineer

Falabella; Santiago; On-site; CLP 50,220,000 - 89,280,000; Full time

Job summary

Sodimac busca un Machine Learning Engineer para diseñar, implementar y operar soluciones de ML en producción, enfocándose en la estandarización de MLOps y la construcción de plataformas que escalen modelos productivos.

Trabajarás con Data Scientists y equipos de negocio para habilitar modelos bajo estándares comunes, manteniendo pipelines de entrenamiento y serving en GCP, y promoviendo prácticas de ML a nivel de la organización.

Qualifications

• 2+ años de experiencia como MLE o rol equivalente en ML
• Dominio de inglés avanzado (escrito y hablado)
• Perfil técnico con foco en ingeniería, escalabilidad y estandarización
• Interés por construir plataformas y habilitadores de ML productivos
• Experiencia con Docker, Kubernetes y despliegue de modelos como servicios escalables
• Experiencia con Vertex AI, Kubeflow, MLflow o similares
• Stack GCP: BigQuery, Dataflow, Vertex AI, Cloud Run
• Python avanzado, SQL, Terraform para IaC

Responsibilities

• Diseñar, implementar y operar soluciones de ML en producción
• Establecer y promover estándares de MLOps
• Llevar modelos de ML de exploración a producción end-to-end
• Industrializar prototipos de Data Science como servicios productivos
• Diseñar y mantener pipelines de entrenamiento, validación y serving en GCP
• Implementar prácticas de MLOps: versionado, drift y automatización
• Asegurar calidad, escalabilidad y observabilidad de ML en producción
• Colaborar con Data Scientists y equipos de negocio

Skills

Inglés avanzado

Ingeniería de ML

Arquitectura de ML

CI/CD

Escalabilidad

Tools

Vertex AI

Kubeflow

MLflow

Docker

Kubernetes

Job description

Misión:

Descripción:

¡En Sodimac buscamos un/a Machine Learning Engineer para unirse a nuestro equipo!

¿Cuál será tu misión?

Diseñar, implementar y operar soluciones de Machine Learning en producción, con foco principal en la estandarización de MLOps, habilitación de plataformas de ML y construcción del framework que escala modelos productivos a través de Sodimac.

Principales desafíos del rol:

• Contribuir activamente al diseño e implementación del Framework de Machine Learning de Sodimac.
• Definir, implementar y promover estándares de MLOps, buenas prácticas y patrones reutilizables para toda la organización.
• Llevar modelos de Machine Learning desde exploración (notebooks) a producción end-to-end: código, testing, CI/CD, monitoreo.
• Industrializar prototipos de Data Science, transformándolos en servicios productivos, testeados, documentados y mantenibles.
• Diseñar y mantener pipelines de entrenamiento, validación y serving de modelos sobre GCP (Vertex AI, BigQuery ML, Dataflow).
• Implementar prácticas de MLOps: versionado de modelos, feature stores, monitoreo de drift, automatización, retraining y control de costos.
• Asegurar calidad, escalabilidad, observabilidad y eficiencia de soluciones de ML en producción.
• Trabajar en conjunto con Data Scientists y equipos de negocio para habilitar modelos bajo estándares comunes.
• Documentar y difundir buenas prácticas de ML Engineering a nivel grupo.

Requisitos:

• Desde 2+ años de experiencia como MLE o rol equivalente en ingeniería de ML.
• Dominio de inglés avanzado (escrito y hablado).
• Perfil técnico con fuerte foco en ingeniería, escalabilidad y estandarización.
• Interés genuino por construir plataformas y habilitadores de ML productivos.
• Experiencia con Docker, Kubernetes y despliegue de modelos como servicios escalables.
• Experiencia con plataformas de ML: Vertex AI, Kubeflow, MLflow o similares.
• Haber trabajado con datos y modelos a escala (millones de registros, entrenamiento distribuido).
• Experiencia en recomendadores, segmentación, propensión, forecasting o modelos de demanda.
• Stack GCP: BigQuery, Dataflow, Vertex AI, Cloud Run.
• Python avanzado, SQL, Terraform para IaC.
• Experiencia en e-commerce, retail o contextos de datos masivos es un plus.

¿Qué ofrecemos?

• Rol clave en la construcción del Framework de ML de Sodimac.
• Desafíos técnicos reales a escala: millones de usuarios, modelos en tiempo real, impacto directo en pricing, recomendaciones y experiencia.
• Equipo experto en Data Science, Data Engineering y Advanced Analytics.
• Espacio para proponer, construir estándares, liderar iniciativas de MLOps y crecer profesionalmente.
• Trabajarás con stack moderno: GCP, Vertex AI, BigQuery, Python, Terraform.

Si te motivan los datos, la tecnología y los desafíos que generan impacto real, ¡queremos conocerte!