Responsable de diseñar, desarrollar, entrenar y poner en producción modelos analíticos, predictivos y de inteligencia artificial que aporten valor al negocio logístico.
Su principal objetivo es transformar los datos en información accionable y soluciones inteligentes que optimicen procesos como pronóstico de demanda, optimización de rutas, asignación de recursos, detección de anomalías y mejora de la experiencia del cliente.
Además, define las arquitecturas de datos y modelos, promueve buenas prácticas de MLOps y de gobierno de datos, y colabora estrechamente con equipos de Backend, Procesos, QA y DevOps para asegurar que las soluciones de IA sean escalables, mantenibles y estén alineadas con los objetivos estratégicos de la empresa.Experiencia Excluyente en las siguientes tecnologías:Python (Pandas, NumPy, scikit-learn)Frameworks de Deep Learning (TensorFlow, PyTorch, Keras)SQL y manejo de bases de datos relacionales y no relacionales.
Idóneo Postgresql.Conocimientos Obligatorios: Modelamiento estadístico y machine learning supervisado/no supervisado.
Limpieza, transformación y análisis exploratorio de datos (ETL/EDA).
Gitlab.
Experiencia en metodologías ágiles.
JSON.
Linux Nivel Medio.
Consumo e integración de APIs.
Conocimientos que suman puntos: MLOps (MLflow,



Kubeflow, Airflow).
Manejo de Contenedores (Docker, Kubernetes).
LLMs e IA Generativa (LangChain, RAG, fine-tuning, prompt engineering).
Automatización (N8N).
Herramientas de visualización (Power BI, Tableau, Grafana).
Big Data (Spark, Hadoop).
Funciones:Recopilar, limpiar, transformar y analizar grandes volúmenes de datos provenientes de distintas fuentes del ecosistema logístico.Realizar análisis exploratorio de datos (EDA) e identificar patrones, tendencias y oportunidades de mejora.Diseñar, desarrollar, entrenar, validar y optimizar modelos de machine learning e inteligencia artificial.Desplegar modelos en producción y monitorear su rendimiento, asegurando su reentrenamiento y mejora continua (MLOps).
Construir y exponer servicios y APIs para la integración de modelos con las aplicaciones del negocio.Colaborar con equipos de DevOps en la definición de pipelines de datos y de despliegue (CI/CD).
Documentar metodologías, supuestos, decisiones técnicas y resultados de los modelos para facilitar la colaboración y trazabilidad.Comunicar hallazgos y recomendaciones a las áreas de negocio mediante visualizaciones y reportes claros.
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📌 Data Scientist / Ia Engineer (Santiago)
🏢 Agtec Servicios Informa´Ticos
📍 Santiago