MACHINE LEARNING ENGINEER

Somos una fintech dedicada a expandir y profundizar la entrega de financiamiento competitivo a las PyMEs de Latinoamérica.
A través de una diversa red de financieras especializadas, y del uso de procesos robustos basados en tecnología y datos, actúa como un tubo de capital desde inversionistas institucionales hacia las PyMEs en Chile, Perú y México.
Nos encontramos en la búsqueda de un ML Engineer para el área de Risk & Data Analytics, quien participará en el ciclo completo de implementación de productos de datos basados en machine learning, desde el modelamiento de datos, feature engineering, experimentación, desarrollo de prototipos, despliegue, monitoreo, backtesting y reentrenamiento de modelos predictivos.
A su vez, este cargo trabajará en conjunto con data scientists y data analyst, colaborando en el modelamiento de datos, diseño, implementación y mantención de data pipelines necesarias para el desarrollo de diversos data products.
Funciones del cargo Dentro de tus funciones se encontrarán las siguientes.
Modelamiento de datos requeridos en diferentes data products y creación de datasets, tablas y vistas de datos.
Creación de procesos ELT y data pipelines para datos utilizados en diferentes data products.
Procesamiento de datos, feature engineering.
Diseño y desarrollo de modelos de machine learning.
Diseño y desarrollo de experimentos relacionados a modelos de machine learning.
iseño y desarrollo de prototipos o MVP para uso de modelos de machine learning en etapa temprana.
Implementación y despliegue de modelos de ML en entornos de producción.
Monitoreo y mantenimiento de modelos de ML.
Utilizar tecnologías de cómputo en la nube.
Requerimientos del cargo Formación en Ingeniería Civil Industrial, Ciencias de la Computación, Matemáticas, Estadística o carreras afines.
1 a 3 años de experiencia profesional o en proyectos de ML.
Experiencia comprobable en desarrollo de software y/o de proyectos basados en machine learning.
Pasión en problemáticas de procesamiento de datos.
Conocimiento y experiencia previa con Python y librerías para el desarrollo de machine learning.
Experiencia demostrada en el diseño y la construcción de pipelines de machine learning.
Entendimiento de flujo de vida completo modelos de Machine Learning y familiaridad con prácticas de desarrollo de Machine Learning Operations (MLOps).
Conocimiento de despliegue de modelos de ML en entornos de producción.
Conocimientos deseables Conocimiento avanzado de SQL, incluida optimización de consultas.
Experiencia usando pipelines de CI/CD y Docker.
Experiencia de desarrollo con versionamiento de código en Git.
Experiencia de desarrollo en plataformas Cloud, en particular GCP.
Nivel Intermedio-Avanzado en Inglés.
Excelentes habilidades de comunicación y trabajo colaborativo.
Conditions