Machine Learning Specialist

Mantu; Santiago; On-site; CLP 27,900,000 - 39,060,000; Full time

Benefits offered by this job

Formación interna

Ambiente dinámico

Eventos internos

CSR WeCare Together

Comunidad internacional 110 nacionalid

Job summary

Amaris Consulting busca un Ingeniero/a de ML para Santiago de Chile, desarrollando modelos y pipelines que impulsen decisiones de negocio y eficiencia operativa. Se trabajará con Python, scikit-learn, NumPy y frameworks de DL, desplegando soluciones en cloud y manteniendo prácticas de MLOps.

Se valorará experiencia en bases de datos, API REST, Docker y metodologías ágiles. La empresa promueve diversidad e iniciativas internas como WeCare Together y academia interna.

Qualifications

• 2 a 4 años de experiencia en desarrollo de modelos de ML en entornos productivos.
• Sólidos conocimientos en Python y librerías como scikit-learn, pandas y NumPy; experiencia con TensorFlow, Keras o PyTorch.
• Experiencia en bases de datos relacionales y/o NoSQL y construcción de pipelines de datos.
• Conocimientos en despliegue de modelos con Docker y APIs REST; experiencia en nubes como AWS, GCP o Azure.
• Experiencia en MLOps (MLflow, Kubeflow, CI/CD para modelos, monitoreo).
• Conocimientos en metodologías ágiles (Scrum, Kanban) y control de versiones (Git).

Responsibilities

• Diseñar, entrenar y validar modelos de ML y DL para problemas de 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 y APIs existentes.
• Colaborar con negocio y tecnología para entender requerimientos y medir impacto.
• Documentar modelos y resultados, asegurando reproducibilidad y buenas prácticas de MLOps.
• Evaluar nuevas técnicas y herramientas de IA para mejorar rendimiento y eficiencia.

Skills

Python

scikit-learn

pandas

NumPy

TensorFlow

Keras

PyTorch

SQL

NoSQL

Git

Tools

Docker

REST APIs

AWS

GCP

Azure

MLflow

Kubeflow

Job description

Lleva tu carrera al siguiente nivel como Machine Learning Engineer en Santiago de Chile, desarrollando modelos de datos avanzados que impulsen decisiones de negocio, optimicen procesos y generen soluciones inteligentes orientadas al impacto en la organización.

Tus funciones

• Diseñar, entrenar y validar modelos de Machine Learning y Deep Learning para resolver problemas de clasificación, regresión y segmentación.
• Analizar grandes volúmenes de datos, realizar feature engineering y seleccionar las variables más relevantes para cada caso de uso.
• Implementar pipelines de datos y modelos en producción, integrándolos con servicios y APIs existentes.
• Colaborar con equipos de negocio y tecnología para entender requerimientos, traducirlos a soluciones algorítmicas y medir su impacto.
• Documentar modelos, experimentos y resultados, asegurando reproducibilidad y buenas prácticas de MLOps.
• Evaluar nuevas técnicas, frameworks y herramientas de IA para mejorar el rendimiento y la eficiencia de las soluciones actuales.

Perfil requerido

• 2 a 4 años de experiencia en desarrollo de modelos de Machine Learning en entornos productivos.
• Sólidos conocimientos en Python y librerías como scikit-learn, pandas, NumPy; experiencia con frameworks de Deep Learning (TensorFlow, Keras o PyTorch).
• Experiencia en manejo de bases de datos relacionales y/o no relacionales (SQL, NoSQL) y en construcción de pipelines de datos.
• Conocimientos en despliegue de modelos (Docker, APIs REST, servicios en la nube como AWS, GCP o Azure).
• Deseable experiencia en MLOps (MLflow, Kubeflow, CI/CD para modelos, monitoreo de performance).
• Familiaridad con metodologías ágiles (Scrum, Kanban) y uso de herramientas de control de versiones como Git.
• Comunidad internacional con más de 110 nacionalidades.
• Plan de formación y desarrollo con nuestra Academia interna.
• Entorno dinámico y colaborativo, con eventos internos y cultura de mejora continua.
• Fuerte compromiso con la Responsabilidad Social Empresarial a través de WeCare Together.

Amaris Consulting se compromete a promover la diversidad y a crear un entorno de trabajo inclusivo. Todas las candidaturas cualificadas serán consideradas, prestando especial atención a las personas en situación de discapacidad.