Junior Machine Learning Engineer
Job Summary
Como Ingeniero/a de Machine Learning, te enfocarás en el desarrollo, optimización y mantenimiento de modelos de machine learning aplicados a los servicios ofrecidos por Suncast. Contribuirás al cumplimiento de los objetivos tecnológicos de la compañía, impulsando el escalamiento e internacionalización de los servicios de la empresa. Trabajarás en el ciclo de vida completo de modelos predictivos de alta precisión para optimizar plantas fotovoltaicas y eólicas.
Responsibilities
- Desarrollar y optimizar modelos de ML
- Gestionar el ciclo de vida de los modelos
- Evaluar y mejorar la precisión de pronósticos
- Integrar modelos en la plataforma web
Required Skills
- Python (Pandas, Matplotlib, PyTorch)
- Ingeniería Civil / Informática
- Git para control de versiones
- Inglés B2
Job Details
Requisitos del puesto:
- Profesional titulado en Ingeniería Civil con mención en Informática, Computación, Eléctrica con especialidad en Inteligencia Computacional o carrera afín.
- Dominio de avanzado de herramientas de programación, especialmente Python y librerías relacionadas con Data Science/Machine Learning (Pandas, Matplotlib, PyTorch).
- Conocimiento y uso de Git para control de versiones.
- Inglés intermedio (mínimo B2).
Funciones principales:
- Investigar, desarrollar y optimizar modelos predictivos de Machine Learning aplicados a energía solar y eólica.
- Participar en el ciclo de vida de modelos: estudio de algoritmos en producción, despliegue, mantenimiento y mejora continua.
- Evaluar rendimiento de modelos mediante métricas adecuadas y realizar ajustes para maximizar precisión y eficiencia de pronósticos.
- Garantizar calidad y escalabilidad del código: revisiones de pares, corrección de errores y documentación técnica bajo buenas prácticas.
- Colaborar con stakeholders y el área de Desarrollo para integrar modelos en la plataforma web y traducir requisitos de negocio en soluciones técnicas viables.
- Trabajar junto al equipo de Desarrollo para asegurar una integración fluida de los modelos en el entorno de producción.
Beneficios:
- Vestimenta informal, fomentando un ambiente cómodo.
- Modalidad híbrida: Trabajo remoto con asistencia semanal a cowork y reuniones presenciales en Santiago.
- Acceso a capacitaciones y aprendizaje continuo.
- Oportunidades de desarrollo de carrera y crecimiento profesional dentro del equipo.
Conocimientos deseables (Plus):
- Conocimientos básicos de la industria energética.
- Uso de CLI AI Agents para programar.
- Conocimientos de desarrollo cloud (AWS, Google Cloud, Azure).
- Interés por la ciencia de datos y las energías renovables.