Data Scientist

Nos encontramos en búsqueda de Data Scientist con un rol estratégico y técnico, para unirse a nuestro cliente importante empresa del rubro de la energía para trabajar en el equipo de la Gerencia de Datos de la Vicepresidencia de Finanzas.

Tu principal desafío será liderar el diseño, desarrollo e implementación de soluciones innovadoras de Machine Learning e Inteligencia Artificial, orientadas a optimizar la operación, fortalecer la gestión de activos y potenciar la toma de decisiones estratégicas de la compañía.

El rol contempla el desarrollo de modelos predictivos y analítica avanzada, aplicados al mantenimiento predictivo, detección de anomalías, optimización de activos y gestión de riesgos, así como la implementación de soluciones de IA generativa basadas en LLMs, incluyendo copilotos inteligentes, sistemas RAG, agentes de IA y automatización de procesos.

Buscamos generar soluciones tecnológicas integrales, escalables y de impacto medible en el negocio, alineadas con los estándares de gobierno de datos y la estrategia de transformación digital de la organización.

Desafíos del cargo

• Diseñar, desarrollar e implementar soluciones de Machine Learning e Inteligencia Artificial Generativa, abordando desafíos estratégicos del negocio y optimizando procesos vinculados a la transmisión eléctrica.
  
• Desarrollar modelos predictivos y analítica avanzada para anticipar fallas, optimizar el mantenimiento y la gestión de activos, detectar anomalías y fortalecer la gestión de riesgos.
  
• Diseñar e integrar arquitecturas y pipelines de datos, incorporando tecnologías como RAG, embeddings, fine-tuning y agentes inteligentes, para construir soluciones escalables y eficientes.
  
• Aplicar técnicas avanzadas de Machine Learning y Deep Learning, incluyendo modelos supervisados y no supervisados, análisis de series de tiempo y herramientas de IA generativa.
  
• Implementar prácticas de MLOps y GenAIOps, asegurando la automatización, trazabilidad, monitoreo y mejora continua de los modelos y soluciones desplegadas en producción.
  
• Garantizar la confiabilidad, seguridad y transparencia de las soluciones de IA, mediante mecanismos de evaluación, control y técnicas de explicabilidad.
  
• Transformar necesidades del negocio en soluciones tecnológicas de alto impacto, colaborando con distintas áreas y comunicando resultados de manera efectiva a equipos técnicos y ejecutivos.
  
• Impulsar la innovación y adopción de nuevas tecnologías, promoviendo buenas prácticas en ciencia de datos e Inteligencia Artificial y fortaleciendo las capacidades analíticas de los equipos internos.
  

Requirements

• Magíster o Doctorado en Ciencias de la Computación, Inteligencia Artificial, Machine Learning, Estadística, Matemáticas Aplicadas, Ingeniería Civil Industrial, Informática, Eléctrica o disciplina cuantitativa afín.
  
• Experiencia entre 3 a 6 años de experiencia profesional en ciencia de datos, ingeniería de ML/IA o roles técnicos equivalentes.
  
• Experiencia demostrada desarrollando y desplegando modelos de ML y/o aplicaciones basadas en LLMs en ambientes productivos, con foco en calidad, escalabilidad y monitoreo continuo.
  
• Experiencia en el ciclo completo de ML: feature engineering, selección de modelos, entrenamiento, validación, testing y análisis de rendimiento.
  
• Experiencia con arquitecturas de RAG, patrones agénticos (context engineering, tool use, orquestación) y frameworks de orquestación (LangChain, LlamaIndex o similares).
  
• Experiencia con MLOps/GenAIOps: CI/CD, reproducibilidad, experiment tracking, model registry, monitoreo de drift y versionamiento.
  
• Experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos y plataformas cloud (GCP, AWS y/o Azure).
  
• Experiencia traduciendo problemas de negocio en proyectos de ciencia de datos y comunicando resultados a stakeholders no técnicos.
  
• Conocimiento en: Dominio de Python y ecosistema de data science (pandas, numpy, scikit-learn) y frameworks de deep learning (PyTorch y/o TensorFlow). Conocimiento sólido de SQL, modelamiento de datos y herramientas de ML (XGBoost, LightGBM, H2O). Conocimiento de prompt engineering, context engineering, evaluación de aplicaciones LLM y técnicas de explicabilidad (SHAP, LIME). Experiencia con Docker, Kubernetes, Git y operación de servicios en producción. Experiencia con plataformas cloud: BigQuery, Vertex AI, Cloud Storage o equivalentes.
  
• Deseable: conocimiento del sector eléctrico/transmisión, gestión de activos (ISO 55001) o industrias intensivas en infraestructura.
  

Benefits

• Beca Escolar y Postgrados
  
• Bonificación Escolar, Matrimonio, Unión Civil, Defunción y Nacimiento.
  
• Bono por cumplimiento de KPIs
  
• Sala cuna y cuidado personal personalizado
  
• Seguro complementario de salud, cajas de compensaciones, Telemedicina, convenios LM y Plan Base Salud
  
• Convenios Beliv y Club Transelec
  
• Jornada híbrida y reducida
  
• Interferiados libres, celebraciones, permisos especiales, jornada tarde libre por cumpleaños…