Machine Learning Technical Lead

Innomotics; Santiago; Presencial; CLP 40.000.000 - 70.000.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Innomotics busca un Machine Learning Technical Lead para dirigir el diseño, entrenamiento y despliegue de modelos ML. Liderarás al equipo y coordinarás recursos internos y externos para entregar soluciones de IA eficientes y escalables.

Se requiere experiencia en PyTorch/TensorFlow, APIs REST y desarrollo con Python, con enfoque en mantenimiento predictivo y analítica avanzada. Trabajo en Santiago, con foco en excelencia técnica y colaboración internacional.

Formación

• Formación universitaria en ingeniería o disciplina afín con sólida base en estadística y ML.
• Experiencia mínima de 4 años en analytics, data science o ML y/o productos de datos.
• Conocimientos prácticos de Python para desarrollo de soluciones de IA y procesamiento de datos.
• Experiencia en desarrollo e implementación de modelos ML, desde entrenamiento hasta despliegue y monitoreo.

Responsabilidades

• Liderar diseño, entrenamiento, evaluación y optimización de modelos de ML, guiando al equipo.
• Definir pipelines de entrenamiento, despliegue y versionado de modelos.
• Desarrollar soluciones de IA basadas en APIs REST y servicios en la nube.
• Supervisar ciclo de vida de modelos, monitoreo y mejora continua.

Conocimientos

Python

SQL

Pandas

NumPy

Scikit-learn

PyTorch

TensorFlow

APIs REST

MLOps

Educación

Ingeniería Informática

Herramientas

Azure ML

SageMaker

Docker

CI/CD

Descripción del empleo

Location: Santiago de Chile, CL, 7570840

Buscamos Machine Learning Technical Lead

Líder de la Industria en Motores y Accionamientos

Innomotics es un proveedor líder en la industria de motores y sistemas de accionamiento de gran tamaño. Con un legado de confianza de más de 150 años de experiencia en ingeniería, nuestros productos impulsan todas las industrias más esenciales del mundo. Hoy, estamos haciendo realidad la #transicionenergetica con un portafolio que permite a nuestros clientes aumentar la eficiencia energética, reducir los gases de efecto invernadero y minimizar las huellas de carbono de producción.

Nosotros somos un equipo de más de 15,000 expertos dedicados, apasionados en el hacer e impulsores de innovación. Para nosotros, diseñar el futuro significa mantener a las empresas en movimiento. Como un jugador global que opera con el espíritu y la velocidad de un campeón de tamaño mediano, el futuro nos ofrece oportunidades ilimitadas. Si compartes nuestra mentalidad audaz de ser los mejores en nuestra clase, te queremos con nosotros #wewantyouIN.

Tu futuro rol

• Liderar el diseño, entrenamiento, evaluación y optimización de modelos de Machine Learning, utilizando técnicas de aprendizaje supervisado, no supervisado, Deep Learning y modelos fundacionales, guiando técnicamente al equipo y recursos internos-externos asociados.
• Aplicar métodos estadísticos tradicionales y bayesianos —modelos probabilísticos, análisis de supervivencia, series de tiempo— para el desarrollo de soluciones de mantenimiento predictivo, definiendo enfoque metodológico.
• Definir integración de modelos y servicios de IA mediante APIs REST, Webhooks y servicios cloud, asegurando soluciones escalables y mantenibles.
• Liderar y supervisar todas las etapas del ciclo de vida de modelos de Machine Learning, incluyendo preparación de datos, feature engineering, entrenamiento, validación, despliegue, monitoreo y mejora continua, distribuyendo carga de trabajo entre miembros del equipo.
• Definir, desarrollar y mantener pipelines para entrenamiento, despliegue y versionado de modelos, estableciendo buenas prácticas de desarrollo software.
• Definir e implementar mecanismos de monitoreo de modelos, detección de drift y seguimiento del desempeño en producción.
• Liderar y participar en el desarrollo de soluciones basadas en IA Generativa utilizando LLMs, sistemas RAG, agentes inteligentes y herramientas asociadas.
• Asegurar y revisar la documentación técnica de modelos, arquitecturas, PoC y soluciones desarrolladas por el equipo.
• Colaborar activamente con Product Managers/Owners, equipos de desarrollo y stakeholders para traducir necesidades de negocio en soluciones técnicas, actuando como referente técnico del equipo.
• Brindar apoyo técnico en demostraciones y presentaciones de soluciones de IA cuando sea requerido.

Tu perfil

• Título universitario en Ingeniería Civil Informática, Ingeniería Civil Eléctrica, Ingeniería Matemática, Ingeniería Mécanica, Estadística, Ciencias de la Computación o carrera afín.
• Experiencia de al menos 4 años en los ámbitos de analytics, data science, machine learning y/o productos de datos.
• Machine Learning y Estadística: Sólida formación en estadística aplicada (incluyendo enfoques bayesianos y analisis de supervivencia), modelado supervisado y no supervisado, feature engineering, evaluación y optimización de modelos, series de tiempo y análisis de datos estructurados y no estructurados.
• Deep Learning: Experiencia práctica utilizando PyTorch y/o TensorFlow para el diseño, entrenamiento y evaluación de modelos de Deep Learning.
• Desarrollo e Integración: Desarrollo de aplicaciones y servicios mediante APIs REST, webhooks, websocket, integración de modelos de IA y consumo de servicios cloud.
• Python Avanzado (Excluyente): Dominio de Python para el desarrollo de soluciones de IA utilizando Pandas, NumPy, Scikit-learn y otras librerías orientadas al procesamiento de datos y entrenamiento de modelos.
• Bases de Datos: SQL avanzado (PostgreSQL o equivalente), deseable TimeScale o InfluxDB
• Inglés: Nivel conversacional para trabajar en colaboración con equipos internacionales.

Deseables

• Experiencia en area industrial.
• Cloud ML: Experiencia utilizando Azure ML, Azure OpenAI, AWS SageMaker, AWS Bedrock u otros servicios cloud para entrenamiento, despliegue y operación de soluciones de IA.
• IA Generativa: Experiencia utilizando Transformers, LLMs, sistemas RAG, embeddings, desarrollo de agentes inteligentes y frameworks como LangChain, LangGraph o equivalentes.
• MLOps y Despliegue: Git, Docker, CI/CD, MLflow o herramientas equivalentes, monitoreo de modelos, detección de drift y reentrenamiento.
• Visualización y Análisis: Tableau, Power BI o herramientas equivalentes.

Innomotics es un empleador que ofrece igualdad de oportunidades y valora la diversidad. No discrimina por motivos de raza, religión, color, nacionalidad, género, orientación sexual, edad, estado civil o discapacidad.

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