Ingeniero Principal, Aprendizaje Automático

Descripción de la empresa

Somos una empresa de Ingeniería de Productos Digitales que está escalando de una gran manera! Construimos productos, servicios y experiencias que inspiran, emocionan y deleitan. Trabajamos a gran escala: en todos los dispositivos y medios digitales, y nuestras personas están en todo el mundo (más de 15000 expertos en 26 países, para ser exactos). Nuestra cultura de trabajo es dinámica y no jerárquica. Estamos buscando grandes nuevos colegas. ¡Ahí es donde entras tú!

Descripción del trabajo

Habilidades imprescindibles: Python (Fuerte), Diseño de soluciones de aprendizaje automático (Fuerte), TensorFlow, PyTorch,

Descripción del trabajo: La Práctica de Industria y Automatización en Nagarro es responsable de trabajar con una amplia gama de clientes industriales para permitir sus objetivos de transformación empresarial. Ayudamos a co-crear soluciones digitales que asisten a nuestros clientes en su viaje hacia la Industria 4.0. Estas soluciones de la Industria 4.0 aprovechan diversas tecnologías como IoT industrial, Cloud, Tecnologías de realidad, Inteligencia artificial, Análisis de datos, SAP S/4 Hana, Aplicación personalizada, 5G y más.

Estamos buscando un líder tecnológico para dirigir algunas de nuestras iniciativas clave con los clientes:

Habilidades obligatorias: Python/ Spark, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, procesamiento de lenguaje natural, resolución de problemas, bibliotecas de aprendizaje automático como TensorFlow, Pandas, sci-kit-learn, Keras, etc., bibliotecas de aprendizaje profundo como Pytorch, CAFFE, MXNet, OpenVINO y OpenCV, etc., y bibliotecas de Procesamiento de Lenguaje Natural como NLTK, Gensim, CoreNLP. Buena comprensión de la IA Generativa en texto e imagen con Hugging Face, LangChain, Google Generative AI Studio, Azure Open AI services, y Generative AI en AWS y experiencia demostrable con modelos fundamentales como GPT3.5, Falcon, LLMA, Difusión Estable, etc.

El candidato debe demostrar las siguientes habilidades y experiencia:

• Experiencia demostrada trabajando en tecnologías de ML (Machine Learning)/ DL (Deep Learning)/ AI (Artificial Intelligence) utilizando algoritmos personalizados o plataformas tecnológicas.
• Experiencia práctica con bases de datos SQL y NoSQL como MongoDB, Cassandra, Redis, etc. Experiencia práctica con Python/ Spark AI y ML stack. Capacidad para diseñar e implementar flujos de trabajo de Redes Neuronales Convolucionales (CNNs), Redes Neuronales Recurrentes (RNNs), Redes Generativas Adversariales (GANs), Auto Encoders Variacionales, Transformers, y Transformers Generativos Pre-Entrenados.
• Experiencia en la creación de Modelos de IA y ML, lo que lleva a entregas de calidad adhiriéndose a las mejores prácticas de MLOps. Experiencia trabajando con mlflow, y Kubeflow realizando implementaciones de aprendizaje automático en la nube y en las instalaciones. Experiencia en la optimización de modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, preferentemente poniendo modelos de ML en el borde.
• Experiencia en la arquitectura de soluciones de Datos y IA, trabajando en colaboración con arquitectos de aplicaciones empresariales para diseñar hojas de ruta de aplicaciones empresariales para la IA.
• Trabajar con stakeholders de negocios, consultores de negocios y consultores de pre-ventas para entender y traducir sus necesidades en requisitos técnicos.
• El candidato debe ser fluido en el modelo de entrega ágil con experiencia en trabajar con alguna de las herramientas de gestión de productos ágiles, preferiblemente JIRA.
• Capacidad para guiar al equipo en enfoques de IA y ML, y soluciones técnicas, realizar revisión de código y definir estrategia de integración.
• Las habilidades de comunicación escrita y verbal eficaces son esenciales para comunicarse en un equipo global y con los clientes.
• Preferiblemente tener conocimientos prácticos de al menos 1 hiperscaler de la nube de entre Azure, AWS y Google Cloud.
• Es altamente deseable tener un amplio conocimiento y experiencia práctica con al menos dos de las visiones, audio y frameworks de IA basados en texto.
• Sería ventajoso tener experiencia como líder técnico trabajando en uno o más de los siguientes dominios de casos de uso: manufactura, ingeniería pesada, automotor, bienes de consumo, alimentos, agricultura, químicos, agricultura, materiales de construcción, electrónica, etc.