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AI Engineer - People Analytics at Xepelin in Santiago
Mid LevelOn-siteFull-timeSantiago
Job Description
🚀 ¿Por qué trabajar en Xepelin?
Xepelin está transformando las finanzas empresariales en Latinoamérica con una suite de productos que automatizan la gestión financiera y facilitan el acceso a liquidez. Con el objetivo de convertirse en el CFO digital de todo negocio, ha desarrollado tecnología financiera que impacta en todo el ecosistema empresarial. Gracias a la data obtenida por la interacción de +1M de empresas dentro de su network, se construye un sistema de inteligencia de negocios que da visibilidad de indicadores financieros y evaluaciones de riesgo de la red con la que se colabora, ayudando a que la toma de decisiones sea más rápida y segura.
Nuestros principios ¿Cómo operamos?
🎯 Ponemos a nuestros clientes en el centro
✨ Creemos e inspiramos
🧑💼 Actuamos como dueños
🏅 Lideramos con el ejemplo
🏆 Nos desafiamos para ganar
🧠 Tomamos riesgos con inteligencia
🤖 Usamos el poder de la tecnología
¿Qué estamos buscando?
En Xepelin estamos buscando personas creativas y visionarias que piensen fuera de la caja para sumarse a nuestro equipo. Si te apasiona resolver desafíos interesantes de alto impacto y quieres ser parte de un entorno dinámico que está transformando la industria financiera, ¡Esta oportunidad es para ti!
Si te motiva el desafío de construir soluciones innovadoras en un entorno de rápido cambio, queremos conocerte.
Únete a nosotros, ¡crezcamos juntos!
Principales responsabilidades:
- Arquitectura de datos de HR & Integraciones:
- Diseñar, escalar y mantener la capa fundacional de datos estructurando la información proveniente de HiBob y Lever.
- Crear y explotar nuevos servicios de datos end-to-end para monitorear el Employee Life Cycle: estructura de costos por área, métricas de adquisición de talento, rotación, eNPS, performance y seguimiento de talento crítico.
- Desarrollo de Modelos Predictivos:
- Implementar modelos de Machine Learning aplicados a People Analytics, como predicción de riesgo de attrition (fuga de talento), forecast de time-to-fill en reclutamiento y proyecciones/planeación de dotación (headcount).
- Automatización e IA Generativa (Agentes & RAGs):
- Diseñar e implementar agentes de IA self-service para la resolución de consultas sobre políticas internas, beneficios y vacaciones (asegurando métricas de evaluación/evals).
- Aplicar técnicas de NLP (como topic modeling y sentiment analysis) mediante agentes para procesar y extraer valor no estructurado de comentarios en encuestas, exit interviews y feedbacks de desempeño.
- Gobierno, Calidad y Mantenimiento Técnico:
- Implementar y mantener pipelines de datos y soluciones de LLMs/agentes integrados a la plataforma técnica interna (Atlas) a través de workflows eficientes.
- Garantizar buenas prácticas de ingeniería de datos y ML/AI: documentación técnica, revisión de código, versionamiento de prompts, monitoreo de latencia, control de costos de API y gestión de contexto.