¡Súmate a ProntoPaga!
En ProntoPaga, empresa que forma parte de Worldwide Payments (WWP) Services, holding tecnológico que impulsa el movimiento del dinero en Latinoamérica, desarrollamos soluciones de pago robustas, seguras y escalables para operar a nivel regional.Creemos en la colaboración entre equipos, el aprendizaje continuo y el talento sin fronteras.
Buscamos personas curiosas y creativas, con ganas de crecer y asumir nuevos retos junto a un equipo multidisciplinario y comprometido.Si te motiva trabajar en un entorno dinámico, inclusivo y con impacto real... ¡este es tu lugar!
Buscamos a un/a profesional responsable de ejecutar, productivizar y mantener los modelos de Machine Learning del ecosistema fintech, alineándose con la estrategia del área e integrando competencias de Data Science y ML Engineering.En su etapa inicial, el rol centrará su gestión en la revisión técnica, optimización y aseguramiento de calidad del código y metodología de los modelos predictivos existentes y en desarrollo (fraude, riesgo crediticio y churn), garantizando el cumplimiento de estándares productivos.A partir de este diagnóstico, asumirá la implementación técnica de la disciplina de MLOps en el área, siendo responsable de construir pipelines automatizados de entrenamiento y despliegue, aplicar las políticas de versionado (modelos y datos), e implementar mecanismos de monitoreo continuo y detección de drift.
El cargo reporta directamente al Head of Data & Analytics y coordina técnicamente con Producto, Riesgo y Compliance para el cumplimiento de requerimientos técnicos y del negocio.
¿Cuáles serán tus funciones principales?
Desarrollar y productivizar modelos de Machine Learning:Trabajar sobre modelos existentes para internalizarlos, validarlos y refactorizarlos en código productivo.Diseñar e implementar modelos supervisados y no supervisados para detección de fraude, scoring crediticio, predicción de churn y segmentación.Transformar notebooks de experimentación en código modular, testeado y mantenible (Python packages, CI/CD).
Documentar métricas de performance (precision, recall, F1, AUC-ROC) y generar reportes reproducibles.Construir y mantener pipelines de ML (MLOps):Diseñar pipelines end-to-end de entrenamiento,



validación y re-entrenamiento automatizado de modelos.Implementar y gestionar registro de modelos con herramientas como MLflow o similar (versionado, tracking de experimentos, model registry).
Configurar y operar infraestructura de serving de modelos: APIs REST (FastAPI), batch scoring o streaming según el caso de uso.Implementar mecanismos de monitoreo de modelos en producción: detección de drift de datos y concepto, alertas de degradación de performance.Asegurar reproducibilidad de experimentos y trazabilidad completa del ciclo de vida del modelo.Deploy y operación de modelos en producción:Desplegar modelos en ambientes cloud (AWS: SageMaker, Lambda, ECR, S3) con estándares de seguridad y latencia adecuados.Integrar modelos con sistemas operacionales: detección de fraude en tiempo real, scoring en onboarding, alertas automáticas a Compliance.Gestionar actualizaciones, rollbacks y pruebas A/B de modelos en producción.Colaborar con Data Engineering en la definición de feature stores y pipelines de datos para alimentar modelos en producción.Preparar y validar datasets para modelamiento:Realizar análisis exploratorio de datos (EDA) para entender características, distribuciones y correlaciones.Limpiar, transformar y validar la calidad de datos provenientes del Data Lakehouse.Aplicar técnicas de feature engineering para mejorar performance de modelos.Trabajar con datos sensibles (financieros, personales) asegurando privacidad y compliance regulatorio.Establecer estándares y mejores prácticas de MLOps:Definir y documentar el proceso estándar de desarrollo y despliegue de modelos en el equipo.Proponer e implementar herramientas y plataformas que aceleren el ciclo de experimentación producción.Investigar soluciones de la industria fintech y mantenerse actualizado en técnicas de ML/AI y MLOps.Comunicar resultados y hallazgos a stakeholders:Presentar insights y resultados de modelos a audiencias técnicas y no técnicas.Proporcionar recomendaciones accionables basadas en análisis de datos.
¿Cuáles son los requisitos?




Formación Académica:Ingeniería Civil en Computación, Ingeniería en Informática, Ingeniería Civil Industrial con mención computacional, o carreras afines.Postgrado o certificaciones en Machine Learning, MLOps, Data Science o Cloud (Deseable).
Experiencia:2 a 4 años de experiencia en roles de ML Engineer, Data Scientist con foco productivo, o similares.Experiencia comprobable en despliegue de modelos en ambientes productivos (no solo experimentación en notebooks).
Deseable: experiencia previa en entornos fintech, banca o industrias de datos críticos.Conocimientos Técnicos:Obligatorios:Python avanzado: para ML (scikit-learn, pandas, numpy) y código productivo (packaging, tests, linting).
SQL: para extracción y manipulación de datos a escala.Experiencia en modelamiento de ML: clasificación, regresión, clustering, detección de anomalías.MLflow o equivalente: tracking de experimentos, model registry, artifact store.APIs de serving: FastAPI o Flask para exponer modelos como servicios REST.Docker y contenedores: construcción de imágenes, gestión de ambientes reproducibles.Git y CI/CD: control de versiones y automatización de pipelines de integración/despliegue.Inglés técnico: capacidad de leer papers, documentación y artículos en inglés (nivel intermedio-avanzado).
Deseables:AWS: Preferentemente con experiencia práctica en deploy de modelos.Feature stores: Feast, Tecton o similares.Orquestación de pipelines: Kestra o similares.Monitoreo de modelos: Herramientas para detección de drift.Frameworks de deep learning: TensorFlow o PyTorch (no excluyente, valorado).
Técnicas de explicabilidad: SHAP, LIME.
¿Qué ofrecemos?
Bono de cumpleaños, fiestas patrias y navidad.Acceso a nuestro palco VIP en Movistar Arena como beneficio adicional de cumpleaños (contrato indefinido).
Protegido complementario de salud (contrato indefinido).
Convenio colectivo FALP (contrato indefinido).
Ambiente de apoyo y crecimiento.Lugar de trabajo: Las Condes (Metro Manquehue).
Modalidad: Presencial.Compromiso con la diversidad y la inclusión En ProntoPaga promovemos un ambiente laboral diverso, equitativo e inclusivo, donde todas las personas son bienvenidas a postular sin distinción de género, orientación sexual, edad, nacionalidad, origen étnico, religión o discapacidad.
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📌 Machine Learning Engineer (Santiago)
🏢 ProntoPaga
📍 Santiago