Junior Machine Learning Engineer

Ingreso Anual: $55K - $75K

Se requiere un permiso de trabajo válido en los EE. UU.

Patterned Learning es una plataforma innovadora diseñada para agilizar los procesos de codificación para los desarrolladores, haciéndolos más rápidos y eficientes. Nuestras características clave incluyen codificación colaborativa, edición multijugador en tiempo real e integración perfecta para construir, probar y desplegar código directamente desde el navegador. Nuestra plataforma también cuenta con capacidades de generación, edición y salida de código estrechamente integradas.

Como Ingeniero Junior de Aprendizaje Automático, participarás en proyectos emocionantes que te ayudarán a perfeccionar tus habilidades y contribuir a la implementación de soluciones sofisticadas de aprendizaje automático. Este rol ofrece un excelente comienzo para las personas que desean hacer carrera en el aprendizaje automático, proporcionando un entorno colaborativo y de apoyo para el crecimiento.

• Colaborar con ingenieros senior y científicos de datos para comprender los requisitos del proyecto y desarrollar modelos y algoritmos de aprendizaje automático.
• Ayudar en la recopilación, preprocesamiento y análisis de datos para descubrir patrones e insights.
• Implementar y optimizar modelos de aprendizaje automático, algoritmos y pipelines.
• Participar en la evaluación, validación y ajuste de rendimiento de los modelos.
• Contribuir al desarrollo y mejora de la infraestructura y los marcos de aprendizaje automático existentes.
• Mantenerse actualizado con los últimos avances en aprendizaje automático y participar en actividades de intercambio de conocimientos dentro del equipo.
• Colaborar con equipos multifuncionales para integrar soluciones de aprendizaje automático en sistemas de producción.
• Documentar de manera efectiva los procesos técnicos, metodologías y resultados.

• Título de Licenciatura o Maestría en Ciencias de la Computación, Ciencia de Datos, Aprendizaje Automático o un campo relacionado.
• Comprensión sólida de los fundamentos, algoritmos y conceptos estadísticos del aprendizaje automático.
• Competencia en lenguajes de programación como Python, Java o C++.
• Familiaridad con marcos y bibliotecas de aprendizaje automático como TensorFlow, PyTorch o scikit-learn.
• Experiencia con técnicas de preprocesamiento de datos, ingeniería de características y evaluación de modelos.
• Conocimiento de arquitecturas y técnicas de aprendizaje profundo es una ventaja.
• Familiaridad con herramientas de procesamiento de grandes volúmenes de datos (por ejemplo, Hadoop, Spark) es ventajosa.
• Fuertes habilidades para resolver problemas y la capacidad de gestionar múltiples proyectos simultáneamente.
• Excelentes habilidades de comunicación y colaboración.
• Autodidacta con un fuerte deseo de aprender y crecer en el campo del aprendizaje automático.

Patterned Learning proporciona sugerencias inteligentes, automatiza tareas repetitivas y ayuda a los desarrolladores a escribir código de manera más efectiva. Al reducir los errores de codificación y mejorar la productividad, nuestra plataforma acelera el proceso de desarrollo.

Nuestros modelos de aprendizaje automático, especialmente los modelos de aprendizaje profundo, destacan en tareas de reconocimiento y clasificación de patrones, lo que los hace especialmente útiles para el análisis y la generación de código.