Ingeniero/a MLOps y Machine Learning
Builds and maintains production machine learning pipelines: deploying, optimizing, testing and monitoring models on a 100% remote project in the energy sector. Core stack is Python, MLflow, Apache Airflow, SQL and Git, with GCP, Docker, Kubernetes and CI/CD desirable.
- Compensation
- Not disclosed
- Location
- Remote
- Work setup
- Remote
- Seniority
- Not specified
- Employment
- Not specified
- Experience
- Not specified
- Category
- Ml / AI
- Posted
Skills
Must have
- Degree in Computer Engineering (Ingeniería Civil en Informática, Ingeniería en Informática) or related field
- At least 2 years of experience implementing and deploying Machine Learning models
- Experience working with Data Science and Data Engineering teams to bring solutions to production
- Python
- Machine Learning
- MLflow
- Apache Airflow
- SQL
- Git
- Soft skills: analytical thinking, results orientation, proactivity, collaboration, problem solving, continuous learning
Nice to have
- Google Cloud Platform (GCP)
- Docker
- Kubernetes
- CI/CD
- MLOps
Full description
- 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.
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.
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.