Descripción del puesto de Ingeniero de Aprendizaje Automático (ML)

Resumen del trabajo

Estamos buscando un Ingeniero de Aprendizaje Automático (ML) para unirse a nuestra empresa para optimizar nuestros sistemas de aprendizaje automático. Evaluarás los procesos de ML y crearás los tuyos propios para adaptarlos mejor a los objetivos de organización.

Responsabilidades

• Reunirse con los directivos para comprender los objetivos del aprendizaje automático.
• Diseñar sistemas de IA y aprendizaje automático para automatizar modelos predictivos.
• Garantizar que los algoritmos generan recomendaciones de usuario correctas.
• Transforme datos no estructurados con etiquetado automático de imágenes y conversaciones de texto a voz.
• Optimizar los actuales marcos y bibliotecas de aprendizaje automático.
• Desarrolle algoritmos de aprendizaje automático para analizar grandes cantidades de datos y realizar predicciones.
• Realización de pruebas de datos e interpretación de los resultados.
• Documente los procesos de aprendizaje automático.
• Manténgase al día de los últimos avances en aprendizaje automático.
• Construya nuevas canalizaciones de datos desde cero.
• Investigar y resolver problemas a gran escala relacionados con el aprendizaje automático.
• Presentar algoritmos y procesos de ML a la dirección.
• Comprender los objetivos empresariales y diseñar modelos que ayuden a alcanzarlos, así como métricas para medir el éxito.
• Verificar y/o garantizar la calidad de los datos mediante su depuración.
• Si se necesitan más datos, supervise el proceso de recogida de datos.
• Encontrar en Internet conjuntos de datos que puedan utilizarse para la formación.
• Analizar los defectos del modelo e idear soluciones para corregirlos.

Requisitos

• Licenciatura en Informática o campo relacionado
• Más de 4 años de experiencia en desarrollo de software
• Más de 1 año de experiencia en aprendizaje automático
• Experiencia en al menos 2 lenguajes de programación orientados a objetos (Scala, Python, R, Java, C++, etc.)
• Experiencia de trabajo bajo presión y con plazos ajustados
• Profundos conocimientos de estadística, algoritmos y matemáticas
• Gran capacidad de comunicación
• Gran capacidad analítica