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Ingeniero en Inteligencia Artificial y Ciberseguridad (MLSecOps)

Tenpo · Chile · back to the listing

HR standards

49/100

poor

Title ↔ description

68/100

needs work

Reads as

Machine Learning Engineer

100% confident

What this role officially is

data scientist — ESCO, the EU occupation classification

Data scientists find and interpret rich data sources, manage large amounts of data, merge data sources, ensure consistency of data-sets, and create visualisations to aid in understanding data. They build mathematical models using data, present and communicate data insights and findings to specialists and scientists in their team and if required, to a non-expert audience, and recommend ways to apply the data.

Also known as: data scientists, data engineer, research data scientist, data expert, data research scientist

How others title the same work

Large employers

  • Applied AI Engineer Automattic
  • Machine Learning Engineer, CX Intelligence Coinbase
  • AI Engineer - FDE (Forward Deployed Engineer) Databricks
  • AI Engineer - FDE (Forward Deployed Engineer) - U.S. Federal Sector Databricks
  • Senior AI Engineer – Notebooks Datadog

Startups

  • Attendi | Medior Machine Learning Engineer | Amsterdam, Netherlands | ONSITE (hybrid) | €6,000 - €7,000 per month | Full-time (80–100%, ~4–5 days/week) | Visa sponsorship + 30% ruling possible Attendi
  • Member of Technical Staff (applied) Anthrogen
  • Aptura AI | Full-Time | MTS (Applied AI), MTS (SWE / Product) | London | ONSITE / HYBRID Aptura AI
  • Arcforma AI (arcforma.ai) | AI Engineer (Marketing / Construction / Arcforma AI (arcforma.ai)
  • Staff AI Engineer - Agent Architecture & Behavior Artisan

What the listing never says

  • No section describes what the person would actually do. Scope clarity
  • No pay range published. Candidates cannot tell whether applying is worth their time. Pay transparency

The listing, marked up

Nothing in the wording of this listing tripped a check. The scores above still judge how complete and coherent it is.

Sobre Tenpo

¡En Tenpo estamos construyendo el futuro de las finanzas en Chile!

Hoy somos más de 450 profesionales unidos por un hito histórico: somos el primer Neobanco del país. Hemos evolucionado para crear un ecosistema financiero 100% digital, sólido e inclusivo, diseñado para derribar las barreras de la banca tradicional y ser accesible para todas las personas.

Dejamos de ser solo una app para convertirnos en la propuesta bancaria más innovadora de Chile. Aquí nos mueve la pasión por la excelencia y el propósito claro de transformar la industria con tecnología de punta y visión de futuro.

En Tenpo somos líderes, somos valientes ante los desafíos y, sobre todo, somos humanos: conectamos de verdad con las necesidades de las personas y de nuestro país.

El futuro ya llegó y tiene licencia bancaria. Vamos con todo. Con fuerza. Con visión.

Con N de Neobanco. #TenpoConNdeNeobanco 💚

Sobre el Cargo

En Tenpo, estamos buscando a nuestro/a próximo/a "Ingeniero en Inteligencia Artificial y Ciberseguridad (MLSecOps)". Quien tendrá la misión de diseñar, desarrollar, operacionalizar y mantener modelos analíticos, predictivos y de inteligencia artificial aplicados a la ciberseguridad y fraude, transformando la detección tradicional basada en reglas hacia un análisis de comportamiento de detección temprana.

Responsabilidades del cargo

• 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, integrándolos con los flujos de ingesta de datos y asegurando la trazabilidad del ciclo de vida del modelo.

• Supervisar el rendimiento de los modelos en producción, identificando desviaciones (model drift) y ajustándolos periódicamente para mantener altos niveles de precisión.

• Mantener el versionamiento, documentación y trazabilidad completa de todos los modelos productivos, asegurando que el ciclo de vida sea auditable y reproducible.

¿Qué necesitas para postular?

• 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.

Beneficios de Trabajar en Tenpo

📚 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).

✨ Entre muchos otros!!!

En Tenpo valoramos la diversidad y promovemos un entorno inclusivo y seguro para todas las personas, independientemente de su discapacidad, cultura, religión, etnia, género o identidad LGBTQ+.

¡Únete a nosotros y sé parte del cambio! 🚀

Originally posted on Himalayas

How this was produced

Highlights are found by rule, not by a model: each one is a phrase matched at a known position, and every note is a template we wrote. The two scores come from a typed-decision model (Jev) that reads the listing against the official role definition and real listings for the same role, and returns probabilities rather than prose — it never writes any of the words on this page, and never chooses what to highlight.

Deterministic penalty applied to the HR score: 12 points (from 61 before penalties). Reviewed 21 Sep 2026.