Machine Learning Engineer

Somos Brain Food, una consultora especializada en Analytics, Data Science, y Transformación Digital. Trabajamos de la mano con grandes compañías de diversos rubros, nacionales e internacionales, en proyectos de alta complejidad.
Contamos con un equipo heterogéneo de profesionales con vasta experiência en diversas industrias, los cuales tienen distintos intereses y especialidades. Nuestra visión es clara: generar alto impacto en nuestros clientes, trabajando en equipo, con profesionalismo, ética, motivación, preparación y honestidad.
Tenemos una cultura diferenciadora, con una propuesta de valor muy atractiva para el equipo y un lugar para trabajar extraordinario

**Funciones del cargo**:

- Buscar proactivamente nuevas tecnologías o soluciones que permitan abordar y/o adelantarse a los problemas del cliente
- Desarrollar y mantener modelos de machine learning para problemas de recomendación, clasificación de texto o imágenes, problemas de regresión y clasificación.
- Empaquetar modelos en contenedores de Docker
- Aplicar buenas prácticas de desarrollo software para crear soluciones mantenibles y escalables (estándares de escritura de código, herramientas de versionamiento, uso de estructuras de datos eficientes, etc.)
- Trabajar con herramientas de MLOps cómo MLFlow, Evidently u otras para monitorear datos y llevar un registro ordenado de los experimentos
- Trabajar con Orquestadores de Data como Apache Airflow, Prefect, Dagster u otras para el manejo de flujos de datos
- Trabajar y apoyar al equipo en presentaciones y generación de documentación asociada a modelos
- Generar visualizaciones, entender y explorar los resultados de los modelos

**Requerimientos del cargo**:

- Capacidad de trabajar de forma colaborativa o individual
- Excelente nível de programación en Python
- Buen manejo de librerías de machine learning como sklearn, pandas, lightgbm, xgboost, tensorflow y/o pytorch, etc
- Experiência en librerías de visualización como plotly/seaborn/matplotlib
- Excelente nível de conocimientos de git y uso de gitflow
- Experiência trabajando con herramientas de almacenamiento y procesamiento de datos, además de servicios de ML disponibles en GCP, AWS o Azure
- Conocimientos avanzados de SQL
- Conocimientos de sistemas operativos basados en Linux
- Manejar sistemas de almacenamiento cloud (buckets, blobstorage, S3, u otro)
- Experiência en producción de modelos con herramientas cloud (Vertex IA, SageMaker, AzureML, Databricks Endpoints Serving, Otros.)

**Opcionales ( Plus )**:

- **Ser capaz de analizar** la factibilidad y viabilidad del desarrollo de un modelo predictivo
- **Validar **si se encuentran las condiciones necesarias para automatizar el entrenamiento y disponibilización del modelo.
- **Ser capaz de diseñar y proponer una arquitectura cloud** capaz de soportar el entrenamiento y consumo de las predicciones de un modelo de machine learning.
- Ser capaz de implementar una solución propuesta para el proyecto

**Condiciones**:

- **Alta exposición y experiência de trabajo**:Constante interacción con clientes, alto nível de exposición con cargos estratégicos de la contraparte, trabajando desde el primer día con grandes empresas en proyectos desafiantes de alta complejidad y muchas de ellas en Latinoamérica.
- **Trabajar no lo es todo**: Promovemos el descanso con 11 días libres adicionales al año.
- **Flexibilidad en la vestimenta.**:

- **La asistencia a la oficina es voluntaria**:Nos gusta vernos al menos una vez a la semana y contamos con una moderna y cómoda oficina en la comuna de Las Condes, Santiago. Ahí contarás con café y snacks a libre disposición. Si prefieres trabajar desde la casa bienvenido también.
- **Para mejorar como profesionales contamos con un presupuesto anual por persona destinado a capacitaciones.**:

- **Tenemos un plan de participación en el reparto de utilidades de la empresa después de un determinado tiempo.**:

- **Ambiente laboral**: Equipo innovador y altamente cohesionado, centrado en el apoyo entre equipos.

**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.**Computer provided **Brain Food provides a computer for your work.**Informal dress code **No dress code is enforced.**Vacation over legal **Brain Food gives you paid vacations over the legal minimum.**Beverages and snacks **Brain Food offers beverages and snacks for free consumption.**Remote work policy**:
**Hybrid**

This job takes place some days from home and others at the office in Santiago (Chile).