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Machine Learning Engineer - Casa Central

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Providencia, Región Metropolitana Tiempo completo

Descripción del Empleo

¡Únete a la red de cuidado integral más grande de Chile y juntas y juntos impactemos en el bienestar de millones de personas! Si te gustan los desafíos y buscas una organización que genera un impacto social, promueve la excelencia y se preocupa del desarrollo integral de sus equipos, ¡este cargo es para ti! ¿Quiénes somos? Somos la red de cuidado integral más grande de Chile, líderes en el rubro de las mutualidades. Por más de 65 años, hemos trabajado con un fuerte compromiso en la promoción de espacios de trabajo sanos y seguros en nuestras más de 90.000 entidades adheridas, ofreciendo soluciones de alta calidad y accesibles para nuestros pacientes. ¿Cómo trabajamos? Nos mueve la innovación y el uso de herramientas digitales de última tecnología para seguir avanzando en nuestro propósito. Somos un equipo multidisciplinario que valora el trabajo colaborativo, promueve la cultura de reconocimiento y se moviliza por conseguir grandes resultados, lo que nos ha permitido ser reconocidos como un gran lugar para trabajar según el Ranking de Great Place to Work. Súmate como nuestro/a próximo Machine Learning Engineer en Casa Central y juntas y juntos, hagamos de Chile el país que mejor cuida a las y los trabajadores y sus familias. ¿Cuáles son los objetivos del cargo? Analizar los diferentes procesos de la organización y proponer soluciones y productos analíticos que apoyen la toma de decisiones de la organización. Deberá diseñar, proponer, desarrollar e implementar proyectos de Analytics y Machine Learning asegurando que las soluciones y modelos sean escalables, eficientes y puedan integrarse sin problemas en las aplicaciones existentes. Además, deberá velar por la correcta optimización y mantenimiento de estos en entornos de producción supervisando el rendimiento de los modelos y realizando ajustes necesarios ante nuevos datos, requerimientos o simplemente para mejorar su eficacia. ¿Cuáles serán tus principales desafíos? • Diseñar, desarrollar, implementar y mantener modelos de machine learning. • Aplicar conocimiento de algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de modelado. • Preprocesar y analizar grandes volúmenes de datos, asegurando su calidad y relevancia para el modelamiento. • Participar en la investigación y adopción de nuevas tecnologías y técnicas en el campo del machine learning. • Implementar modelos en producción, optimizando su rendimiento y asegurando su escalabilidad. • Monitorear rendimiento del modelo en producción y realizar ajustes y mejora continua, basadas en nuevos datos o cambios en el entorno. • Trabajar en estrecha colaboración con científicos de datos para comprender los problemas y con desarrolladores de software para integrar modelos en aplicaciones. • Documentar procesos, algoritmos y resultados, siguiendo las mejores prácticas de desarrollo de software. ¿Qué requisitos debes cumplir? • Experiencia profesional mínima de 2 años en proyectos de ciencia de datos, inteligencia artificial y/o machine learning • Conocimientos de MLops y ML Engineering • Conocimiento sólido de algoritmos de machine learning y técnicas de modelamiento • Experiencia con frameworks de machine learning como TensorFlow, PyTorch, y/o Scikit-learn (u otros similares) • Conocimiento sólido en lenguaje de programación (Python y SQL) • Contar con despliegue en proyectos de IA generativa • Conocimiento de ingeniería de datos ¡Te invitamos a sumarte a este desafío! En la Achs estamos comprometidos con la equidad, diversidad e inclusión. Si necesitas adaptaciones en tu proceso de selección, avísanos para brindarte la mejor experiencia posible.
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Sobre empleos de Data Science y Analytics

La ciencia de datos y el análisis son campos en rápido crecimiento que combinan estadística, programación y conocimiento de negocios. Las empresas latinoamericanas e internacionales buscan profesionales capaces de transformar datos en decisiones estratégicas. Las tecnologías más demandadas incluyen Python, SQL, herramientas de visualización como Tableau y Power BI, y plataformas cloud como AWS y Google Cloud. La capacidad de contar historias con datos y comunicar insights de forma clara es tan importante como las habilidades técnicas.

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