- 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
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Pensamiento analítico
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Rigurosidad y orientación a la calidad
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Orientación a resultados
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Trabajo colaborativo
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Comunicación efectiva
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Proactividad e Iniciativa
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Adaptabilidad
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Diseñar, desarrollar e implementar modelos de Machine Learning e Inteligencia Artificial, incluyendo soluciones basadas en LLMs.
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Gestionar el ciclo de vida completo de los modelos (diseño, entrenamiento, validación, despliegue, monitoreo y reentrenamiento).
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Desarrollar y mantener pipelines de datos y procesos de CI/CD para automatizar el despliegue de modelos y aplicaciones.
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Construir soluciones de IA generativa, incluyendo sistemas RAG, agentes inteligentes y aplicaciones conversacionales.
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Integrar modelos de ML en aplicaciones productivas mediante APIs y servicios escalables.
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Implementar sistemas de monitoreo de modelos, incluyendo detección de drift, control de performance y alertas en producción.
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Modelar, preparar y optimizar datos para entrenamiento, aplicando técnicas de ETL y feature engineering.
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Administrar y optimizar recursos cloud para soluciones de ML, asegurando eficiencia de costos y rendimiento.
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Desarrollar pruebas de concepto (POC) y MVPs para validar casos de uso de negocio en plazos acotados.
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Documentar modelos, experimentos y arquitecturas de manera estructurada en repositorios colaborativos.
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Colaborar con equipos multidisciplinarios (producto, negocio, ingeniería) para traducir requerimientos en soluciones técnicas escalables.
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Promover buenas prácticas en desarrollo de ML/AI y apoyar técnicamente a otros miembros del equipo.
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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
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