Machine Learning Engineer

¡Sé parte de la Universidad Andrés Bello! Nuestra comunidad está formada por más de 66 mil estudiantes y un equipo de más de 3.100 colaboradores con presencia en Santiago, Viña del Mar y Concepción. UNAB cuenta con más de 140 programas de estudios, entre ellos carreras de pregrado en modalidad diurna, vespertina, online y programas de postgrado y educación continua.

¡Somos Top Employer 2026! Por quinto año consecutivo continuamos siendo la única universidad en Chile y Sudamérica en obtener esta certificación, que reconoce a las organizaciones con las mejores prácticas de Gestión de Personas a nivel mundial. Este logro se suma a los resultados de nuestra Encuesta de Clima y Compromiso 2025, donde alcanzamos el percentil 99 a nivel global entre instituciones de educación superior en la medición de prestigiosa consultora internacional Gallup, reflejando un alto nivel de motivación, conexión con el propósito y compromiso de nuestros equipos.

Nuestro centro es nuestra comunidad de colaboradores, estudiantes, académicos y futuros talentos, con quienes construimos día a día un entorno que promueve la excelencia, la inclusión, la diversidad, el bienestar y el desarrollo continuo. ¡En la UNAB, todas y todos son bienvenidos!

Hoy nos encontramos en búsqueda de un(a) Machine Learning Engineer cuyo propósito principal será: Apoyar el diseño e implementación de la infraestructura técnica y las soluciones de ingeniería de machine learning de la Plataforma de Inteligencia Artificial, colaborando estrechamente con el/la Científico/a de Datos en la construcción, puesta en producción y mantención de modelos, pipelines y sistemas de datos. Actúa como referente técnico en arquitectura de software, MLOps e infraestructura cloud, asegurando escalabilidad, eficiencia de costos (FinOps) y buenas prácticas de ingeniería.

Principales funciones:

• Diseñar e implementar la arquitectura técnica de pipelines de datos y modelos de ML/IA (ingesta, procesamiento, entrenamiento y despliegue).

  Colaborar con el/la Científico/a de Datos para transformar prototipos y modelos experimentales en soluciones productivas y mantenibles.

  Desarrollar y mantener pipelines de datos automatizados (ETL/ELT), asegurando calidad, trazabilidad y reproducibilidad.

  Implementar prácticas de MLOps: versionamiento de modelos y datos, CI/CD, monitoreo de modelos en producción y gestión del ciclo de vida de los modelos.

  Diseñar infraestructura en AWS (cómputo, almacenamiento, orquestación) priorizando eficiencia de costos (FinOps).

  Definir estándares de ingeniería de software (control de versiones, testing, documentación técnica, seguridad).

  Articular técnicamente con equipos de TI/Infraestructura y proveedores cloud.

*En UNAB hemos definido el pluralismo como sello de nuestro proceso formativo, lo que nos convoca a promover espacios para fomentar el reconocimiento a la diversidad, el respeto y la tolerancia hacia el otro. Dado lo anterior, este cargo se publica en el marco de la Ley de Inclusión Laboral N° 21.015, que incentiva la inclusión de personas en situación de discapacidad al mundo laboral.