Machine Learning Engineer

Perfil Candidato esperado

• 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

Projects

Misión/Objetivo del Cargo

Diseñar, desarrollar e implementar soluciones de Machine Learning e Inteligencia Artificial en Innomotics, asegurando su despliegue en entornos productivos industriales, con el objetivo de optimizar la operación, anticipar fallas y generar valor a partir de datos, mediante el uso de tecnologías avanzadas como modelos predictivos, IA generativa y analítica de datos.

Funciones y Responsabilidades

• 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.

Beneficios y motivadores al cambio

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

Deseable no excluyente