Machine Learning Engineer (Cloud & Kubernetes)

¿Quiénes somos?

En Option creemos en un mundo donde las soluciones tecnológicas no tienen límites, donde triunfan los que se atreven, los que innovan, los que no tienen miedo a equivocarse y aprender de sus errores, creamos metodologías únicas para impulsar una Aceleración Digital exitosa, convirtiendo los problemas en oportunidades, solucionando de manera ágil y dinámica el proceso de transformación

¿Qué buscamos?

Estamos en la búsqueda de Machine Learning Engineers, apasionados por la inteligencia artificial y con sólida experiencia en llevar modelos a producción en la nube. Donde tendrás la oportunidad de trabajar en proyectos de alto impacto para diferentes áreas de negocio, formando parte de un equipo multidisciplinario que impulsa la adopción de IA desde su conceptualización hasta su productivización.

¿Qué te ofrece este puesto?

• La oportunidad de trabajar en proyectos desafiantes y de vanguardia que tienen un impacto real en el mundo.
• Un ambiente de trabajo colaborativo y dinámico donde podrás aprender de los mejores y desarrollar tus habilidades.
• La posibilidad de formar parte de una comunidad de mentes creativas y apasionadas que comparten tu pasión por la tecnología.
• Un paquete de compensación y beneficios competitivo.

¿Qué necesitas para tener éxito en este rol?

• Experiencia sólida en Azure (también se valora conocimiento en AWS o GCP).
• Conocimiento en Kubernetes para disponibilizar modelos como servicios.
• Dominio de Python (valorable R o Java.
• Experiencia en SQL, Spark, y producto de datos.
• Experiencia en desarrollo de prompts, agentes inteligentes, e implementación de LLMs (como OpenAI, LangChain, Gateway.
• Capacidad para realizar POCs rápidas, levantar necesidades con equipos de negocio y traducirlas en soluciones funcionales.
• Habilidades blandas clave: comunicación efectiva, autonomía, enfoque ágilInglés intermedio.
• Deseable experiencia en RAG/Prompt Engineering

Ubicación: Preferiblemente en Chile o Latam (con disponibilidad para asistir presencialmente 2-3 veces al mes).

Modalidad de Trabajo: Híbrido.

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