Machine Learning Engineer con Enfoque en IA Generativa

Teletrabajo; Chile; À distance; CLP 18 000 000 - 34 000 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

Contrato a largo plazo

100% Remoto

Vacaciones y PTOs

Bonos anuales

2 revisiones salariales al año

Clases de inglés

Equipamiento Apple

Plataforma de cursos en linea

Budget para libros

Budget para materiales de trabajo

Résumé du poste

En Improving South America buscamos dos Engineers de ML con experiencia en IA generativa para diseñar, desplegar y operar pipelines de LLMs y agentes, y construir la infraestructura de ML que los soporta en producción.

Trabajarás en RAG, orquestación de agentes, Docker y Kubernetes, con Snowflake, AWS y Python 3.12+, en un entorno ágil y enfocado a calidad, seguridad y rendimiento.

Qualifications

• Experiencia práctica en infraestructura para LLMs y agentes: pipelines RAG, vector stores, orquestación de agentes, integraciones MCP, evaluación de modelos o guardrails.
• Python 3.12+ para software de producción, más allá de scripts.
• Snowflake: SQL avanzado y optimización, con dominio de schemas, warehouses y roles. Experiencia con autenticación key-pair (JWT) es un plus.
• Docker: construcción y optimización de imágenes que empaquetan artefactos de ML y sus dependencias.

Responsabilités

• Diseñar, construir y mantener pipelines de RAG, orquestación de agentes e integraciones MCP que llevan LLMs a producción.
• Desarrollar servicios de ML en Python 3.12+ con código testeable, versionado y revisado mediante pull requests.
• Empaquetar modelos, agentes y sus dependencias en imágenes Docker optimizadas y desplegarlas en Kubernetes, incluyendo workloads programados con CronJobs.
• Implementar y mantener la capa de datos en Snowflake, escribiendo y optimizando consultas SQL y gestionando roles y warehouses.
• Configurar y operar recursos en AWS (S3, IAM, boto3 y, cuando aplique, EMR).
• Diseñar y ejecutar evaluaciones de modelos y guardrails para medir calidad, seguridad y comportamiento de los sistemas de IA generativa.
• Monitorear jobs y servicios con Datadog o Elastic, diagnósticar fallas a partir de logs y métricas, y proponer mejoras de estabilidad.
• Colaborar con el equipo en un entorno ágil, documentando decisiones técnicas y comunicando avances y riesgos con claridad por escrito.

Connaissances

Infraestructura LLMs

Pipelines RAG

Orquestación de agentes

Integraciones MCP

Evaluación de modelos

Python 3.12+

SQL avanzado

JWT auth (plus)

Repos Git/GitHub

Inglés intermedio-avanzado

Outils

Python

Docker

Kubernetes

Snowflake

AWS

Datadog/Elastic

Git/GitHub

Description du poste

Detalles consultados el 15-11-2026. La disponibilidad final se confirma al postular.

Modalidad Remoto

Desde dónde Chile y más

Argentina, Colombia, Peru, Chile

Sueldo publicado No publicado

Dedicación Tiempo completo

Del aviso original

Lo que dice el aviso

• Experiencia práctica en infraestructura para LLMs y agentes: pipelines RAG, vector stores, orquestación de agentes, integraciones MCP, evaluación de modelos o guardrails.
• Python 3.12+ para software de producción, más allá de scripts.
• Snowflake: SQL avanzado y optimización, con dominio de schemas, warehouses y roles. Experiencia con autenticación key-pair (JWT) es un plus.
• Docker: construcción y optimización de imágenes que empaquetan artefactos de ML y sus dependencias.

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

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

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Idioma original: Español. 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.
• Actualmente buscamos dos Machine Learning Engineers con experiencia práctica en sistemas de IA generativa para nuestro equipo el cual construye y opera servicios de ML en producción de sistemas de almacenamiento de datos empresariales basados en tecnología flash (SSD) que es el enfoque principal del proyecto. Trabajarás en el diseño, despliegue y operación de pipelines de LLMs y agentes, así como en la infraestructura de ML que los soporta, y formarás parte del equipo que desarrolla Copilot.

Qué harás

• Diseñar, construir y mantener pipelines de RAG, orquestación de agentes e integraciones MCP que llevan LLMs a producción.
• Desarrollar servicios de ML en Python 3.12+ con código testeable, versionado y revisado mediante pull requests.
• Empaquetar modelos, agentes y sus dependencias en imágenes Docker optimizadas y desplegarlas en Kubernetes, incluyendo workloads programados con CronJobs.
• Implementar y mantener la capa de datos en Snowflake, escribiendo y optimizando consultas SQL y gestionando roles y warehouses.
• Configurar y operar recursos en AWS (S3, IAM, boto3 y, cuando aplique, EMR).
• Diseñar y ejecutar evaluaciones de modelos y guardrails para medir calidad, seguridad y comportamiento de los sistemas de IA generativa.
• Monitorear jobs y servicios con Datadog o Elastic, diagnosticar fallas a partir de logs y métricas, y proponer mejoras de estabilidad.
• Colaborar con el equipo en un entorno ágil, documentando decisiones técnicas y comunicando avances y riesgos con claridad por escrito.

Qué pide la empresa

• Experiencia práctica en infraestructura para LLMs y agentes: pipelines RAG, vector stores, orquestación de agentes, integraciones MCP, evaluación de modelos o guardrails.
• Python 3.12+ para software de producción, más allá de scripts.
• Snowflake: SQL avanzado y optimización, con dominio de schemas, warehouses y roles. Experiencia con autenticación key-pair (JWT) es un plus.
• Docker: construcción y optimización de imágenes que empaquetan artefactos de ML y sus dependencias.
• Kubernetes: despliegue y operación de workloads (pods, deployments, límites de recursos, networking básico), incluyendo la creación, programación y depuración de CronJobs.
• AWS: S3, IAM y boto3. Experiencia con EMR es un plus.
• Troubleshooting basado en logs y métricas (Elastic, Datadog o equivalente) en jobs programados y servicios.
• pytest y capacidad para diseñar pruebas significativas de casos borde.
• Flujo de trabajo con Git y GitHub: feature branches, pull requests y code review.
• Comodidad en un entorno ágil y comunicación clara por escrito.
• Inglés intermedio avanzado o avanzado (indispensable)

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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