ML Engineer: Production Models & Data Pipelines (Flexible)

NeuralWorks; Santiago; Hybrid; CLP 24,000,000 - 42,000,000; Full time

Benefits offered by this job

MacBook Air M2 o similar

Bono por desempeño

Seguro de salud y dental

Horario flexible

Home office

Job summary

NeuralWorks es una compañía de alto crecimiento enfocada en soluciones de IA y datos. Buscamos un ML Engineer orientado a MLOps para transformar procesos en pipelines de ML y entregar productos de datos escalables.

Trabajarás junto a Data Scientists, Translators y DevOps para monitorear, operar y dar explicabilidad a modelos, manteniendo calidad y velocidad de entrega en proyectos innovadores.

Qualifications

• Formación en Ingeniería Civil en Computación o similar.
• Experiencia mínima de 3 años en roles como Software Engineer o ML Engineer.
• Conocimiento de Python y estructuras de datos.
• Conocimiento avanzado de SQL y optimización de consultas.
• Experiencia con pipelines CI/CD y Docker.
• Experiencia con servidores cloud (preferentemente GCP) y servicios de procesamiento de datos.
• Buen nivel de inglés, especialmente lectura de papers y documentación.
• Habilidades de comunicación y trabajo en equipo inclusivo.

Responsibilities

• Implementar y poner en producción modelos de ML con pipelines de ML.
• Reunir grandes volúmenes de datos y mantener datasets para reentrenamiento.
• Construir componentes para servir modelos en entornos escalables.
• Monitorear y operar modelos, mejorando explicabilidad y rendimiento.
• Colaborar con Data Scientists para acelerar entregas con prácticas DevSecOps, SRE y MLOps.

Skills

Python

Comunicación eficaz

Trabajar en equipo

Inglés (lectura)

Education

Ingeniería Civil en Computación

Tools

Docker

CI/CD

Job description

NeuralWorks es una compañía de alto crecimiento enfocada en soluciones de IA y datos. Buscamos un ML Engineer orientado a MLOps para transformar procesos en pipelines de ML y entregar productos de datos escalables.

Trabajarás junto a Data Scientists, Translators y DevOps para monitorear, operar y dar explicabilidad a modelos, manteniendo calidad y velocidad de entrega en proyectos innovadores.