Machine Learning Specialist

Mantu; Santiago; Vor Ort; CLP 24.000.000 - 42.000.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

Formación interna

Ambiente dinámico y colaborativo

Cultura de mejora continua

Compromiso CSR WeCare Together

Zusammenfassung

Mantu busca un Machine Learning Engineer en Santiago de Chile para diseñar, entrenar y validar modelos ML/Deep Learning que impulsen decisiones de negocio y optimicen procesos.

Se trabajará en analizar grandes volúmenes de datos, construir pipelines y desplegar soluciones en producción, colaborando con negocio y tecnología. Se valoran experiencia en MLOps, AWS/GCP/Azure y metodologías ágiles.

Qualifikationen

• Entre 2 y 4 años de experiencia desarrollando modelos ML en producción.
• Conocimientos sólidos en Python y librerías como scikit-learn, pandas, NumPy.
• Experiencia con Deep Learning (TensorFlow, Keras o PyTorch).
• Experiencia con bases de datos SQL/NoSQL y construcción de pipelines.
• Despliegue de modelos con Docker y REST APIs; experiencia en AWS/GCP/Azure.
• Conocimientos en MLOps (MLflow, Kubeflow) y CI/CD para modelos.
• Metodologías ágiles (Scrum, Kanban) y control de versiones (Git).

Aufgaben

• Diseñar, entrenar y validar modelos ML y Deep Learning para 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 existentes.
• Colaborar con negocio y tecnología para traducir requerimientos y medir impacto.
• Documentar modelos, experimentos y resultados para reproducibilidad y buenas prácticas de MLOps.
• Evaluar nuevas técnicas y herramientas de IA para mejorar rendimiento y eficiencia.

Kenntnisse

Python

Scikit-learn

Pandas

NumPy

Deep Learning

TensorFlow

Keras

PyTorch

SQL

NoSQL

MLOps

Git

Scrum

Kanban

Tools

Docker

REST APIs

AWS

GCP

Azure

MLflow

Kubeflow

GitHub Actions

Jobbeschreibung

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.

Lo que ofrecemos

• 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.