Machine Learning Engineer

¿Te apasiona el aprendizaje automático y buscas tener un impacto significativo? Únete a nuestro equipo en Augment Jobs como Ingeniero de Aprendizaje Automático y ayúdanos a desarrollar soluciones de vanguardia para abordar desafíos comerciales complejos.

• Desarrollo de algoritmos: Diseñar, desarrollar e implementar algoritmos y modelos de aprendizaje automático. Colaborar con equipos multifuncionales para entender los requisitos, definir objetivos y entregar soluciones.
• Recopilación y preprocesamiento de datos: Recopilar, limpiar y preprocesar grandes volúmenes de datos. Realizar análisis exploratorios de datos (EDA) para identificar patrones, tendencias y anomalías.
• Ingeniería de características: Extraer e ingeniar características relevantes para mejorar el rendimiento del modelo y la precisión predictiva.
• Entrenamiento y evaluación de modelos: Entrenar, validar y optimizar modelos de aprendizaje automático. Utilizar métricas de evaluación y refinar iterativamente los modelos para una mayor precisión.
• Despliegue de modelos: Desplegar modelos de aprendizaje automático en producción, integrándolos con los sistemas existentes. Monitorear el rendimiento e implementar actualizaciones necesarias.
• Escalabilidad y eficiencia: Desarrollar soluciones escalables y eficientes para el procesamiento y análisis de datos a gran escala.
• Colaboración y comunicación: Trabajar con científicos de datos, ingenieros de software y partes interesadas. Comunicar efectivamente conceptos técnicos a audiencias no técnicas.
• Investigación e innovación: Mantenerse actualizado sobre los últimos avances en aprendizaje automático. Experimentar con nuevas técnicas y realizar investigaciones para explorar soluciones novedosas.

• Educación: Licenciatura o título superior en ciencias de la computación, ingeniería, matemáticas, estadísticas, o un campo relacionado. Se prefieren títulos avanzados.
• Experiencia: 3-5 años de experiencia en ingeniería de aprendizaje automático o ciencia de datos con un historial comprobado de implementación de soluciones.
• Habilidades de programación: Dominio de Python, R o Julia. Experiencia con bibliotecas y marcos como TensorFlow, PyTorch, scikit-learn o Keras.
• Habilidades de datos: Fuertes habilidades de manipulación y análisis de datos. Conocimiento de SQL, NoSQL y tecnologías de big data como Hadoop y Spark es una ventaja.
• Técnicas de aprendizaje automático: Comprensión sólida de algoritmos, incluyendo aprendizaje supervisado, no supervisado, aprendizaje profundo y aprendizaje por refuerzo.
• Ingeniería de software: Conocimiento de los principios de ingeniería de software, incluyendo control de versiones y metodologías Ágiles.
• Habilidades de resolución de problemas: Fuertes habilidades analíticas con la capacidad de desarrollar e implementar estrategias efectivas para problemas complejos.
• Habilidades de comunicación: Excelentes habilidades de comunicación e interpersonales para una colaboración efectiva con equipos y partes interesadas.

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