Machine Learning Engineer

Grafton Latam

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Resumen

Diseñar, desarrollar e implementar modelos de Machine Learning e Inteligencia Artificial, incluyendo soluciones basadas en LLMs.
Gestionar el ciclo de vida completo de los modelos (diseño, entrenamiento, validación, despliegue, monitoreo y reentrenamiento).
Desarrollar y mantener pipelines de datos y procesos de CI/CD para automatizar el despliegue de modelos y aplicaciones.
Construir soluciones de IA generativa, incluyendo sistemas RAG, agentes inteligentes y aplicaciones conversacionales.
Integrar modelos de ML en aplicaciones productivas mediante APIs y servicios escalables.

Formación Académica (Nivel de estudios) Universitaria
Carreras específicas: Ingeniería Eléctrica, Ingeniería Mecánica, Ingeniería de Datos, Matemáticas y Estadística, Ingeniería Civil Informática
Experiencia Laboral requerida (años) + 3 años
Industrias/posiciones Minería – Energía - Manufactura
Conocimientos Técnicos/Nivel: Machine Learning & Estadística, Programación (Python), Deep Learning & LLMs, Desarrollo & Backend, Datos y Bases de Datos, MLOps & Despliegue, Cloud & Arquitectura, Visualización (Power BI – Tableau)
Idiomas Inglés avanzado
Otros conocimientos requeridos: Entendimiento de procesos industriales (idealmente minería); Nociones de equipos como: Motores eléctricos, Correas transportadoras, Bombas / chancadores; Comprensión de variables operacionales (vibración, temperatura, carga, etc.); No necesita ser experto en terreno, pero si entender que está modelando.

Competencias / Nivel de Desarrollo

Última verificación en WIAK: 4 nov. Revisa siempre la vigencia en la fuente.