Ingeniero/a MLOps y Machine Learning

Ulvior; United States; Remote; USD 110.000 - 160.000; Vollzeit

Benefits dieser Stelle

GitHub Copilot access

Online course reimbursement

High-impact projects

Birthday leave

Moving day off

Food card

Vacation bonus

Holiday bonuses

Telework tools bonus

Health & life insurance

Birth gift card

Recognition program

Zusammenfassung

Ulvior busca una persona con experiencia comprobable en implementación y despliegue de modelos de Machine Learning, que trabaje en equipo y tenga mentalidad de mejora continua. La posición se orienta a operar modelos con calidad en producción, con monitoreo, pruebas y documentación.

Se valora capacidad de comunicar decisiones técnicas y mantener estándares de calidad para que las soluciones permanezcan estables y medibles en el tiempo.

Qualifikationen

• Formación requerida: Ingeniería Civil en Informática, Ingeniería en Informática o carrera afín.
• Al menos 2 años de experiencia implementando y desplegando modelos de ML.
• Experiencia colaborando con Data Science y Data Engineering para producción.
• Conocimientos: Python, ML, MLflow, Apache Airflow, SQL y Git.
• Deseables: GCP, Docker, Kubernetes, CI/CD y MLOps.

Aufgaben

• Implementar, desplegar y mantener modelos de ML en ambientes productivos, asegurando escalabilidad, confiabilidad y rendimiento.
• Construir y mantener pipelines para entrenamiento, validación y despliegue de modelos, con trazabilidad y controles de calidad.
• Optimizar modelos para producción (rendimiento, latencia, estabilidad y criterios de liberación).
• Ejecutar pruebas funcionales y validaciones en distintos escenarios.
• Colaborar con Data Science y Data Engineering en integración de soluciones basadas en datos.
• Monitorear y mantener modelos en producción, garantizando disponibilidad y desempeño.
• Documentar procesos, implementaciones y buenas prácticas técnicas.

Kenntnisse

Python

Machine Learning

MLflow

Apache Airflow

SQL

Git

GCP

Docker

Kubernetes

CI/CD

MLOps

Ausbildung

Ingeniería Civil Informática / Ingeniería Informática o afín

Jobbeschreibung

Buscamos una persona con experiencia comprobable en implementación y despliegue de modelos de Machine Learning, que disfrute trabajar en equipo y que tenga mentalidad de mejora continua. En DSAC Chile nos importa que los modelos no solo funcionen en desarrollo, sino que se operen con calidad en producción, con monitoreo, pruebas y documentación.

• Formación: Ingeniería Civil en Informática, Ingeniería en Informática o carrera afín.
• Experiencia: al menos 2 años implementando y desplegando modelos de Machine Learning.
• Trabajo colaborativo: experiencia trabajando en entornos donde interactúan equipos de Data Science y Data Engineering para llevar soluciones a producción.
• Conocimientos excluyentes: Python, Machine Learning, MLflow, Apache Airflow, SQL y Git.
• Deseables: Google Cloud Platform (GCP), Docker, Kubernetes, CI/CD y MLOps.

Competencias: pensamiento analítico, orientación a resultados, proactividad, trabajo colaborativo, capacidad de resolución de problemas y aprendizaje continuo.

Valoramos especialmente a quien pueda comunicar decisiones técnicas, anticipar riesgos operacionales y mantener un estándar de calidad para que las soluciones permanezcan estables y medibles en el tiempo.

• Implementar, desplegar y mantener modelos de Machine Learning en ambientes productivos, asegurando escalabilidad, confiabilidad y rendimiento.
• Construir y mantener pipelines para entrenamiento, validación y despliegue de modelos, con trazabilidad y controles de calidad.
• Optimizar modelos desarrollados por Data Scientists para que puedan ejecutarse correctamente en producción (rendimiento, latencia, estabilidad y criterios de liberación).
• Ejecutar pruebas funcionales y realizar ajustes para asegurar el correcto funcionamiento de los modelos, incluyendo validaciones en distintos escenarios.
• Colaborar con Data Science y Data Engineering en la integración de soluciones basadas en datos, alineando dependencias, formatos, versionado y requisitos de operación.
• Monitorear y mantener modelos en producción, garantizando disponibilidad, estabilidad y performance a lo largo del tiempo.
• Documentar procesos, implementaciones y buenas prácticas técnicas, facilitando el mantenimiento y la continuidad del conocimiento.

• Experiencia con Google Cloud Platform (GCP) para despliegues y operación de servicios.
• Conocimiento y uso de Docker y Kubernetes para empaquetar, orquestar y escalar componentes.
• Aplicación de CI/CD para automatizar pruebas, integración y liberaciones.
• Experiencia práctica en MLOps (operación completa del ciclo de vida del modelo: versionado, monitoreo, reproducibilidad y gobernanza técnica).

Estas habilidades te ayudarán a impulsar la eficiencia del proceso end-to-end y a mejorar la confiabilidad de los despliegues en entornos productivos.

Ofrecemos posición 100% remota con flexibilidad horaria y oportunidades de desarrollo profesional dentro de un proyecto estratégico en el sector energético. Tendrás la posibilidad de involucrarte en iniciativas de innovación tecnológica en la nube, con un equipo multidisciplinario y un entorno colaborativo.

Desarrollo y Productividad

• Acceso financiado a GitHub Copilot y ChatGPT.
• Reembolso de formación online (Udemy u otras plataformas).
• Participación en proyectos de innovación de alto impacto.

Flexibilidad y Tiempo

• Día libre por cumpleaños.
• Día libre por mudanza.

Estabilidad y Beneficios Económicos

• Tarjeta de alimentación Pluxee.
• Bono de vacaciones.
• Aguinaldos Fiestas Patrias y Navidad.
• Bono anual para herramientas de teletrabajo.

Protección y Bienestar

• Seguro complementario de salud y vida (incluye cargas).
• Gift card por nacimiento.
• Sistema de reconocimientos internos por impacto y contribución.