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 resistente 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).
Exp

📌 Machine Learning Engineer Santiago
🏢 Banco Falabella
📍 Santiago