Junior Machine Learning Engineer

Experiencia: 1+ años

Tipo de empleo: Tiempo completo, remoto

Salario base: $57K-$70K

Phoenix Recruitment LLC está buscando un motivado Ingeniero Junior de Aprendizaje Automático para unirse a nuestro equipo remoto. Este rol ofrece una oportunidad para trabajar en proyectos emocionantes, desarrollar tus habilidades y contribuir al desarrollo e implementación de soluciones de aprendizaje automático de vanguardia. Ideal para aquellos que buscan comenzar su carrera en el aprendizaje automático, esta posición proporciona un ambiente colaborativo y de apoyo para el crecimiento profesional.

• 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 recolección, preprocesamiento y análisis de datos para descubrir patrones e insights.
• Implementar y optimizar modelos, algoritmos y pipelines de aprendizaje automático.
• Participar en la evaluación, validación y ajuste de rendimiento de modelos.
• Contribuir al desarrollo y mejora de la infraestructura y los marcos existentes de aprendizaje automático.
• Mantenerse actualizado con los últimos avances en aprendizaje automático y participar activamente en actividades de intercambio de conocimientos dentro del equipo.
• Colaborar con equipos multifuncionales para integrar soluciones de aprendizaje automático en los 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 del aprendizaje automático, algoritmos y conceptos estadísticos.
• Dominio de lenguajes de programación como Python, Java o C++.
• Familiaridad con marcos y bibliotecas de aprendizaje automático, como TensorFlow, PyTorch o scikit-learn.
• Experiencia en preprocesamiento de datos, ingeniería de características y técnicas de evaluación de modelos.
• Conocimiento de arquitecturas y técnicas de aprendizaje profundo es una ventaja.
• Familiaridad con herramientas de procesamiento de grandes datos (por ejemplo, Hadoop, Spark) es ventajoso.
• Habilidades sólidas de resolución de problemas y la capacidad de trabajar en múltiples proyectos simultáneamente.
• Excelente comunicación y habilidades de colaboración.
• Autodidacta con una fuerte desire de aprender y crecer en el campo del aprendizaje automático.

• Colaborar con equipos multifuncionales para comprender los requisitos y especificaciones del software.
• Participar en la creación y ejecución de planes de prueba, casos de prueba y scripts de prueba.
• Identificar, documentar y rastrear defectos e incidencias del software utilizando herramientas de seguimiento de errores.
• Realizar pruebas de regresión exhaustivas para verificar correcciones y garantizar la calidad del software.
• Ayudar en el desarrollo de scripts de prueba automatizados para mejorar la eficiencia.
• Realizar pruebas exploratorias para descubrir posibles problemas y preocupaciones de usabilidad.
• Trabajar en estrecha colaboración con los desarrolladores para comunicar problemas y validar correcciones de errores.
• Proporcionar informes detallados y oportunos sobre el progreso y los resultados de las pruebas.
• Contribuir a la mejora continua de los procesos y metodologías de QA.

• Título de licenciatura en Ciencias de la Computación, Ingeniería, o un campo relacionado (o experiencia equivalente).
• Fuerte pasión por la garantía de calidad del software y el deseo de aprender y crecer.
• Familiaridad con conceptos, metodologías y mejores prácticas de pruebas de software.
• Comprensión básica de lenguajes de programación y scripting (por ejemplo, Java, Python).
• Excelentes habilidades analíticas y de resolución de problemas.
• Orientación a los detalles con un buen ojo para identificar problemas e inconsistencias.
• Habilidades de comunicación efectiva y capacidad para trabajar en colaboración en un entorno de equipo.
• Experiencia con