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