Ingeniero en Inteligencia Artificial, Ciberseguridad – MLSecOps

Job not on LinkedIn

🔥 12 hours ago

🇨🇱 Chile – Remote

⏰ Full Time

🟢 Junior

🟡 Mid-level

🤖 Artificial Intelligence

👻 Ghost score 10%

What it means: how likely this posting is sitting open without active hiring.How to read it: 60% or higher means we think this is a ghost. Lower scores are less of a worry.How we score it: age, reposts, open roles vs team size, how fast jobs close, and whether pay is listed.Fine print: an estimate from public data, not a judgment of the company. Real jobs can score high, so treat it as a hint, not a fact.

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Tenpo

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51 - 200 employees

💸 Finance

💳 Fintech

👥 B2C

Finance • Fintech • B2C

Tenpo is a financial services company that promotes the concept of 'Financracia', inviting users to choose how they manage their payments. With over 2. 2 million clients, Tenpo aims to provide personalized financial solutions tailored to the needs of its users.

📋 Description

• Diseñar, entrenar y validar modelos de Machine Learning / Deep Learning orientados a la detección de anomalías de red, comportamiento de usuarios (UEBA) y patrones complejos de fraude. • Empaquetar, desplegar y escalar los modelos analíticos en los entornos de producción de la gerencia de seguridad. • Integrar los modelos con los flujos de ingesta de datos y asegurar la trazabilidad del ciclo de vida del modelo. • Supervisar el rendimiento de los modelos en producción, identificando desviaciones (model drift) y ajustándolos periódicamente. • Mantener el versionamiento, documentación y trazabilidad completa de todos los modelos productivos, asegurando un ciclo de vida auditable y reproducible.

🎯 Requirements

• Ser titulado/a de Ingeniería Civil Informática, Ingeniería en Computación, Estadística, Matemáticas, Física o alguna carrera afín que tenga un fuerte componente cuantitativo y computacional. • Contar con experiencia de 2 a 4 años en roles de Data Science, MLOps o Machine Learning Engineering. • Demostrar competencias sólidas en manejo de datos y modelos de machine learning (regresiones, clasificaciones). • Tener dominio excluyente de lenguajes y frameworks AI/ML como Python, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Numpy y CuPy. • Poseer experiencia práctica comprobable en entornos MLOps como MLflow, Kubeflow, Amazon SageMaker, Azure Machine Learning o Vertex AI. • Contar con dominio avanzado de procesamiento de datos (SQL, Pandas) y métricas de evaluación de modelos como Precision, Recall, F1-Score, AUC-ROC y AUC-PR.

🏖️ Benefits

• Presupuesto anual para autogestionar capacitación. • Teletrabajo. • Día del cumpleaños libre. • Medio día cumpleaños hij@s/padres. • Viernes cortos (todos los viernes terminamos a las 14 horas). • Work from anywhere (¡Trabaja desde donde quieras! Solo recuerda tener una buena conexión a internet).