Sr Machine Learning Engineer

Únete a Procore Technologies como Ingeniero Sénior de Aprendizaje Automático y ayuda a dar forma al futuro de la Inteligencia de la Construcción. Como miembro clave de nuestro equipo Copilot, contribuirás al desarrollo de la próxima generación de conocimientos, recomendaciones y experiencias automatizadas en una plataforma global.

La industria de la construcción es esencial para la vida cotidiana, pero sigue siendo uno de los sectores menos digitalizados. Procore está revolucionando este campo con nuestra plataforma SaaS de construcción de vanguardia. Nuestro objetivo es empoderar a los Groundbreakers para transformar y desarrollar las comunidades en las que vivimos. Al unirte a nosotros, ayudarás a impulsar la innovación tecnológica en la construcción.

Como Ingeniero Sénior de Aprendizaje Automático, estarás a la vanguardia de nuestras capacidades de IA, aprovechando más de dos décadas de datos de nuestro software líder en gestión de construcción. Este puesto está basado en nuestra oficina de Austin, TX, y requiere disponibilidad inmediata.

Qué Harás:

• Trabajar con datos extensos estructurados y no estructurados para construir y mejorar constantemente modelos de Aprendizaje Automático de última generación para varios casos de uso.
• Evaluar y entrenar modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs), modelos de lenguaje tradicionales como BERT y otros modelos de aprendizaje automático como XGBoost.
• Desarrollar, poner en producción y operar modelos y tuberías de Aprendizaje Automático a escala, incluyendo aplicaciones en lote y en tiempo real.
• Utilizar herramientas de Aprendizaje Automático de terceros y patentadas para crear sistemas reutilizables y de alto rendimiento para el desarrollo e implementación rápida de modelos.
• Emplear métodos de entrega/integración continua utilizando herramientas como CircleCI, SonarQube y JFrog para pruebas, implementación y promoción a producción.
• Diseñar, construir y desplegar APIs que entreguen conocimientos predictivos adaptados a conjuntos de datos de construcción.
• Colaborar con socios multifuncionales: ingenieros de software, gerentes de producto, operaciones y científicos de datos para identificar oportunidades y refinar los requisitos de los modelos de aprendizaje automático.

Estamos Buscando:

• Más de 5 años de experiencia en la industria en Aprendizaje Automático aplicado, con experiencia en Python, Java, C++ o lenguajes de programación equivalentes.
• Habilidades excepcionales de comunicación escrita y verbal.
• Un entendimiento profundo del ecosistema de aprendizaje automático y ciencia de datos (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch, MLflow, Ray, LangChain, Databricks, Snowflake, SageMaker, Scikit-learn).
• Conocimiento profundo de las mejores prácticas y metodologías de Aprendizaje Automático, incluyendo LLMs, ingeniería de características, árboles de decisión mejorados y redes neuronales.
• Experiencia en la construcción y puesta en producción de modelos e infraestructura de Aprendizaje Automático.
• Una pasión por comprender las necesidades del cliente y mantenerse al tanto de las tendencias del mercado de IA.

Valorable:

• Experiencia en tecnologías y software de construcción.

Rango de Salario Base: $156,400 - $215,050, con elegibilidad para compensación en acciones. El salario real se basa en habilidades, experiencia, educación, ubicación y otros factores.

En Procore, invertimos en nuestros empleados ofreciendo una gama completa de beneficios y ventajas, desde generoso tiempo libre pagado y cobertura de salud hasta programas de desarrollo de carrera.

Procore Technologies es un líder en software de gestión de construcción basado en la nube, ayudando a construir eficientemente diversos proyectos de infraestructura en todo el mundo. Hemos cultivado una cultura donde puedes ser dueño de tu trabajo e innovar. Consulta nuestra página de Glassdoor para opiniones de empleados.

Somos un empleador que ofrece igualdad de oportunidades y nos enorgullecemos de fomentar un ambiente diverso e inclusivo. No toleramos la discriminación de ningún tipo.

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