Machine Learning Engineer (MLE)
Descrição da vaga
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Responsabilidades e atribuições
Funciones:
Automatizar, implementar y mantener de forma correcta/efectiva con altos niveles de calidad modelos matemáticos y/o machine learning e inteligencia artificial.
Llevar modelos de machine learning a nivel productivo, robustecerlos y disponibilizarlos a usuarios.
Evaluar modelos y procesos existentes realizando análisis estadísticos para resolver problemas asociados a los datos al igual que mejorar desempeño y eficiencia.
Al igual que automatiza todo proceso que pueda ser automatizado.
Aplicar conocimientos existentes y emergentes, teorías, técnicas y principios, velando siempre por la seguridad de la información, proporcionando recomendaciones de negocio a las partes interesadas, dando soluciones a problemas de diversos niveles de complejidad, siempre siguiendo los lineamientos, normativas y objetivos entregados.
Conocimientos: Conocimientos y habilidades como Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático, Procesamiento de Lenguaje Natural, Ciencia de Datos e Ingeniería de Software.
Conocimientos avanzados en lenguajes de programación y manejo de datos como Python, Java, R, C, C + +, SAS, Java, SQL, No SQL, Spark, Hadoop, Pig, Hive.
Conocimientos de Docker, Kubernetes y Kuve Flow, o herramientas afines, bajo entornos de integración continua.
Configuración y habilitación de APIs como parte de la capa de consumo de los modelos desarrollados.
Modelos matemáticos, estadística, desarrollo de algoritmos. avanzados y mejores prácticas técnicas (modelos gráficos, inferencia bayesiana, nivel básico de PNL, Visión, redes neuronales, SVM).
Métodos numéricos de optimización (programación lineal, programación entera, programación cuadrática, etc.)
Estrategias de selección de algoritmos y librerías bajo CPU o GPU para optimización de tiempo de cómputo y/o reducción de latencias.
Requisitos e qualificações
Responsabilidades a desempeñar se encuentran:
Transformar prototipos de data science aplicando las herramientas y algoritmos adecuados.
Supervisar la construcción y la obsolescencia de modelos.
Alinear los objetivos de los proyectos con los de stakeholder/area/compañía, para refinar de mejor forma los modelos
Diseñar y automatizar los sistemas de machine learning e inteligencia artificial.
Aplicar pruebas automatizadas, realizar análisis estadísticos e interpretar adecuadamente los resultados de las pruebas.
Documentar los proyectos, procesos y las decisiones tomadas.
Estar al tanto de los nuevos desarrollos en machine learning, transmitirlos e implementarlos de ser necesario.
Etapas do processo
- Etapa 1: Cadastro
- Etapa 2: Presentación CV
- Etapa 3: Entrevista
- Etapa 4: Confirmación candidato
- Etapa 5: Onbording
- Etapa 6: Contratação
Creer para co-crear
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