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Somos YOM, una plataforma SaaS para empresas de consumo masivo en Latinoamérica. Construimos herramientas como app de ventas, eCommerce B2B y WhatsApp Commerce, con nuestro motor de recomendación que sugiere qué vender, cuánto y cuándo a cada cliente. Buscamos un Data Scientist / ML Engineer para el equipo de Data Intelligence.

No es un rol de reportería: vas a construir modelos que corren en producción y participar en nuevos productos de datos. En este rol, colaborarás en la creación y mejora de modelos de recomendación, pipelines de datos y soluciones analíticas que impactan directamente en la toma de decisiones y en la experiencia de nuestros clientes.

Qué harás

- Desarrollar y mejorar modelos de recomendación en producción y diseñar nuevos productos de datos (engagement, atribución, experimentación).
- Trabajar con pipelines en Apache Airflow para ingestion, transformación y orchestración de flujos de datos.
- Escribir SQL avanzado en Amazon Redshift para consultas analíticas complejas y generación de insights operativos.
- Monitorear modelos y la calidad de los datos, asegurando escalabilidad y fiabilidad.
- Diseñar y evaluar nuevos enfoques de aprendizaje (embeddings, Learning to Rank) y estrategias de experimentación (A/B testing, causal inference).




- Colaborar estrechamente con equipos de producto, ingeniería y negocio para entregar soluciones de valor real a clientes y usuarios internos.

Requisitos

- 2+ años trabajando en ML en producción.
- Python (Pandas, scikit-learn) y experiencia práctica en ciclos de desarrollo de modelos en producción.
- SQL avanzado y experiencia con bases de datos de analítica (preferentemente Redshift).
- Experiencia con modelos de recomendación y técnicas de gradient boosting (LightGBM/XGBoost).
- Conocimientos de Airflow, Docker y AWS básico.
- Git y uso de herramientas de IA para desarrollo colaborativo.
- A/B testing o inferencia causal.
- Embeddings o Learning to Rank.

Deseables

Experiencia en retail o e-commerce, con foco en productos B2B y soluciones de venta y canal tradicional.

Capacidad de pensar en riesgos de modelo, gobernanza de datos y ética en IA, manteniendo una mentalidad de ownership y resultados orientados a negocio.

Ventajas

- Modelo en producción real y alta ownership
- Equipo en construcción y Stack moderno con uso real de AI
- Modalidad híbrida — Santiago (Metro Tobalaba)
- Beneficios de deporte, estudio, adquisición de equipo y días administrativos
- Horario flexible y cultura horizontal y cercana

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📌 Machine Learning Engineer (Región Metropolitana)
🏢 YOM
📍 Región Metropolitana