Machine Learning Engineer

Formación Académica (Nivel de estudios) Universitaria

Carreras específicas: Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Mecánica, Ingeniería de Datos, Matemáticas y Estadística, Ingeniería Civil Informática

Experiencia Laboral requerida (años) + 3 años

Industrias/posiciones Minería – Energía - Manufactura

Conocimientos Técnicos/Nivel: Machine Learning & Estadística, Programación (Python), Deep Learning & LLMs, Desarrollo & Backend, Datos y Bases de Datos, MLOps & Despliegue, Cloud & Arquitectura, Visualización (Power BI – Tableau)

Idiomas Inglés avanzado

Otros conocimientos requeridos: Entendimiento de procesos industriales (idealmente minería); Nociones de equipos como: Motores eléctricos, Correas transportadoras, Bombas / chancadores; Comprensión de variables operacionales (vibración, temperatura, carga, etc.); No necesita ser experto en terreno, pero si entender que está modelando.

Competencias / Nivel de Desarrollo

Pensamiento analítico

Rigurosidad y orientación a la calidad

Orientación a resultados

Trabajo colaborativo

Comunicación efectiva

Proactividad e Iniciativa

Adaptabilidad

Diseñar, desarrollar e implementar modelos de Machine Learning e Inteligencia Artificial, incluyendo soluciones basadas en LLMs.

Gestionar el ciclo de vida completo de los modelos (diseño, entrenamiento, validación, despliegue, monitoreo y reentrenamiento).

Desarrollar y mantener pipelines de datos y procesos de CI/CD para automatizar el despliegue de modelos y aplicaciones.

Construir soluciones de IA generativa, incluyendo sistemas RAG, agentes inteligentes y aplicaciones conversacionales.

Integrar modelos de ML en aplicaciones productivas mediante APIs y servicios escalables.

Implementar sistemas de monitoreo de modelos, incluyendo detección de drift, control de performance y alertas en producción.

Modelar, preparar y optimizar datos para entrenamiento, aplicando técnicas de ETL y feature engineering.

Administrar y optimizar recursos cloud para soluciones de ML, asegurando eficiencia de costos y rendimiento.

Desarrollar pruebas de concepto (POC) y MVPs para validar casos de uso de negocio en plazos acotados.

Documentar modelos, experimentos y arquitecturas de manera estructurada en repositorios colaborativos.

Colaborar con equipos multidisciplinarios (producto, negocio, ingeniería) para traducir requerimientos en soluciones técnicas escalables.

Promover buenas prácticas en desarrollo de ML/AI y apoyar técnicamente a otros miembros del equipo.

Participar en validaciones técnicas, demos y presentaciones de soluciones cuando sea requerido.

Deseable no excluyente

Tipo de Contrato indefinido

Modalidad Híbrida

Lugar de trabajo en Las Condes (sector Parque Arauco)

Bono asociado

Bono Fiestas Patrias

Bono de Navidad

Bono de Vacaciones

Bono anual por desempeño (según resultados globales y locales, proporcional a fecha de ingreso)

Otros beneficios

Seguro de vida

Seguro complementario de salud

Días administrativos

Días puente

Gift card de cumpleaños

Semana Empresa