Machine Learning Engineer

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.

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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.

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

Deseable no excluyente

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

GETONBRD Job ID: 62368

Flexible hours Flexible schedule and freedom for attending family needs or personal errands.

Partially remote You can work from your home some days a week.

Health coverage Grafton Latam pays or copays health insurance for employees.

Computer provided Grafton Latam provides a computer for your work.

Informal dress code No dress code is enforced.

Remote work policy

Hybrid

This job is performed partly from home and partly at the office in Santiago (Chile).