Sr. Machine Learning Solutions Architect

Resumen:
Excelente oportunidad internacional de nivel Senior Avanzado para profesionales de la arquitectura de sistemas, ingeniería de Machine Learning y ciencias de la computación en Chile y Latinoamérica que deseen integrarse como Sr. Machine Learning Solutions Architect en phData. El rol ofrece una modalidad de trabajo 100% remota enfocada en liderar el diseño estratégico, la implementación y el despliegue a producción de soluciones de IA y aprendizaje automático de nivel empresarial (production-grade). Es una posición de consultoría de élite que combina el liderazgo técnico con la gestión de clientes, ideal para perfiles con dominio en MLOps, plataformas cloud modernas y habilidades excepcionales de comunicación ejecutiva en inglés.

Requisitos de Idioma:
Inglés - Avanzado / Fluido (Esencial y estrictamente vinculante. La posición exige un dominio bilingüe o nativo de nivel client-facing, capacitado para interactuar directamente con stakeholders ejecutivos y directores de tecnología, facilitar sesiones de discovery, dictar workshops y defender arquitecturas de datos complejas sin tecnicismos innecesarios).

La Empresa:
phData es una prestigiosa corporación multinacional de consultoría e ingeniería de datos, ampliamente galardonada a nivel global y consolidada como líder del Modern Data Stack (siendo elegida 6 veces como Snowflake Partner of the Year). La compañía diseña, migra y optimiza infraestructuras de datos masivos y analítica avanzada para corporaciones globales de la lista Fortune 500. phData destaca por una galardonada cultura nativa remote-first que promueve la autonomía y la excelencia técnica, extendiendo sus equipos distribuidos a lo largo de Estados Unidos, Latinoamérica e India.

El Rol:
Sr. Machine Learning Solutions Architect es una posición estratégica de alta jerarquía técnica que actúa como el puente definitivo entre los objetivos macro de negocio y la ingeniería de IA aplicada. El profesional seleccionado no se limitará al modelado teórico; asumirá el ownership del ciclo de vida end-to-end de los proyectos de ML de clientes enterprise, diseñando entornos seguros y escalables para Data Scientists, estructurando pipelines de datos masivos, definiendo estrategias de testing operacional y estableciendo infraestructuras de producción y monitoreo automatizado (MLOps) robustas y resilientes.

Requisitos:
Mínimo 6 años de experiencia profesional sólida y comprobable trabajando como Machine Learning Engineer, Software Engineer o Data Engineer, con un historial enfocado en la construcción y despliegue de soluciones de datos y ML en entornos reales de producción.

Experiencia práctica avanzada (hands-on) utilizando lenguajes de programación modernos como Python, Scala o Java, incluyendo el desarrollo de APIs y aplicaciones web con frameworks como Flask, Django o Spring.

Experiencia demostrable en el diseño y operación de pipelines de datos e infraestructuras de procesamiento distribuido mediante SQL y tecnologías Big Data (Spark, Snowflake, Databricks, Redshift, Amazon EMR, HDFS).

Sólidos conocimientos conceptuales y prácticos en arquitectura de sistemas, redes, entornos cloud (AWS, Databricks, Cloudera) y administración de sistemas basados en Linux.

Familiaridad operativa con sistemas de mensajería, bases de datos y almacenes corporativos (JMS, Kafka, RDBMS, MySQL, Oracle, SAP).

Dominio experto de lenguaje SQL: escritura avanzada, depuración de lógica y optimización fina de consultas distribuidas de alta complejidad.

Trayectoria demostrable en consultoría tecnológica o entrega de proyectos complejos para clientes internos o externos en el sector de servicios profesionales.

Capacidad comprobada para liderar el ciclo completo de desarrollo de software (SDLC) aplicado a datos: arquitectura, documentación técnica, QA, pruebas de performance, testing de modelos, despliegue y observabilidad continua.

Deseable (Plus):

Experiencia especializada aplicando soluciones de Machine Learning a gran escala en problemas específicos del negocio (personalización, modelos de riesgo, predicción de demanda (forecasting) u optimización de operaciones).

Experiencia hands-on utilizando herramientas nativas de ML cloud y automatización como AWS SageMaker, Azure ML, MLflow y librerías clave (TensorFlow, Keras, scikit-learn, H2O).

Contar con certificaciones oficiales vigentes del ecosistema cloud o de datos (Snowflake, Databricks, AWS, Azure, GCP).

Poseer un título de Master (M.Sc.) o grado avanzado en Data Science, Computer Science o un campo cuantitativo relacionado.

Beneficios:
Responsabilidades clave:

Liderar la arquitectura técnica end-to-end y la estrategia de delivery para proyectos complejos de machine learning orientados a clientes enterprise.

Traducir requerimientos comerciales abstractos en soluciones de MLOps escalables, seguras y alineadas con las arquitecturas de referencia de la firma.

Diseñar entornos de ingeniería de datos optimizados para que los equipos de Data Science construyan, entrenen, validen y monitoricen modelos de manera confiable.

Actuar como un Trusted Advisor (consultor de confianza) para los stakeholders senior de los clientes, dando forma a sus hojas de ruta de IA e influyendo en decisiones de inversión tecnológica.

Mentorear y guiar técnicamente a ingenieros de datos y desarrolladores del equipo, promoviendo una cultura de aprendizaje continuo y feedback de alta calidad.

Contribuir al desarrollo de propiedad intelectual (IP) interna de phData, tales como aceleradores de código, plantillas arquitectónicas y playbooks de ingeniería.

Geo-Fit & Perks:

Ubicación: Remote LatAm. La vacante está diseñada explícitamente para captar el mejor talento senior de la región. Los profesionales residentes en Chile cuentan con una elegibilidad formal plenamente confirmada para participar en este proceso de selección 100% deslocalizado ✅.

Tipo de contrato: Full-Time remoto. phData cuenta con una robusta infraestructura internacional de contratación y beneficios adaptados para el mercado latinoamericano. Dependiendo de las condiciones del mercado, el formato de contratación para Chile puede gestionarse como empleado directo bajo nómina corporativa global, mediante un socio local de empleo (Employer of Record - EOR) o bajo un modelo de contratista independiente (Independent Contractor).

Remuneración: Compensación confidencial (Undisclosed). Sujeto a la estructura legal y país de residencia. Las estimaciones algorítmicas de portales web para EE. UU. ($120K-$220K USD/año) no reflejan necesariamente la realidad de la banda salarial regional. phData ofrece un paquete altamente competitivo y geo-ajustado al mercado senior de LATAM; se sugiere definir las expectativas salariales en dólares (USD) y la frecuencia de los pagos durante las entrevistas de screening inicial.

Horario (CRÍTICO): Full-Time remoto. La posición opera principalmente sincronizada con la zona horaria del centro de EE. UU. (US Central Time). Debido a los cambios estacionales de hora en el hemisferio norte, para un profesional basado en Chile (CLT / husos UTC-3 y UTC-4), la jornada laboral estándar se traduce de la siguiente manera:

Durante CST (Invierno de EE. UU., UTC-6): Jornada estimada entre las ~11:00 AM y las 20:00 horas (hora local de Chile).

Durante CDT (Verano de EE. UU., UTC-5): Jornada estimada entre las ~10:00 AM y las 19:00 horas (hora local de Chile).
La empresa menciona que se requiere flexibilidad horaria para participar en hitos clave de entrega, revisiones de arquitectura distribuidas y workshops de co-diseño con clientes.