Misión:

Descripción:

¡En Sodimac buscamos un/a Machine Learning Engineer para unirse a nuestro equipo!

¿Cuál será tu misión?

Diseñar, implementar y operar soluciones de Machine Learning en producción, con foco principal en la estandarización de MLOps, habilitación de plataformas de ML y construcción del framework que escala modelos productivos a través de Sodimac.

Principales desafíos del rol:

- Contribuir activamente al diseño e implementación del Framework de Machine Learning de Sodimac.
- Definir, implementar y promover estándares de MLOps, buenas prácticas y patrones reutilizables para toda la organización.
- Llevar modelos de Machine Learning desde exploración (notebooks) a producción end-to-end: código, testing, CI/CD, monitoreo.
- Industrializar prototipos de Data Science, transformándolos en servicios productivos, testeados, documentados y mantenibles.
- Diseñar y mantener pipelines de entrenamiento, validación y serving de modelos sobre GCP (Vertex AI, BigQuery ML, Dataflow).
- Implementar prácticas de MLOps: versionado de modelos, feature stores, monitoreo de drift, automatización, retraining y control de costos.
- Asegurar calidad, escalabilidad, observabilidad y eficiencia de soluciones de ML en producción.
- Trabajar en conjunto con Data Scientists y equipos de negocio para habilitar modelos bajo estándares comunes.
- Documentar y difundir buenas prácticas de ML Engineering a nivel grupo.

Requisitos:





- Desde 2+ años de experiencia como MLE o rol equivalente en ingeniería de ML.
- Dominio de inglés avanzado (escrito y hablado).
- Perfil técnico con robusto foco en ingeniería, escalabilidad y estandarización.
- Interés genuino por construir plataformas y habilitadores de ML productivos.
- Experiencia con Docker, Kubernetes y despliegue de modelos como servicios escalables.
- Experiencia con plataformas de ML: Vertex AI, Kubeflow, MLflow o similares.
- Haber trabajado con datos y modelos a escala (millones de registros, entrenamiento distribuido).
- Experiencia en recomendadores, segmentación, propensión, forecasting o modelos de demanda.
- Stack GCP: BigQuery, Dataflow, Vertex AI, Cloud Run.
- Python avanzado, SQL, Terraform para IaC.
- Experiencia en e-commerce, retail o contextos de datos masivos es un plus.

¿Qué ofrecemos?

- Rol clave en la construcción del Framework de ML de Sodimac.
- Desafíos técnicos reales a escala: millones de usuarios, modelos en tiempo real, impacto directo en pricing, recomendaciones y experiencia.
- Equipo experto en Data Science, Data Engineering y Advanced Analytics.
- Espacio para proponer, construir estándares, liderar iniciativas de MLOps y crecer profesionalmente.
- Trabajarás con stack moderno: GCP, Vertex AI, BigQuery, Python, Terraform.

Si te motivan los datos, la tecnología y los desafíos que generan impacto real, ¡queremos conocerte!

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📌 Machine Learning Engineer (Santiago)
🏢 Banco Falabella
📍 Santiago