Ingeniero de Personal, Aprendizaje Automático

Descripción de la Compañía

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

Descripción del Trabajo

Habilidades necesarias: Python para Ciencia de Datos (Fuerte), Experiencia General en Ciencia de Datos, Experiencia General en Aprendizaje Automático, Experiencia General en Manufactura y Automatización

Descripción del trabajo: La practica de Industria y Automatización en Nagarro es responsable de trabajar con una amplia gama de clientes industriales para alcanzar 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 el Internet Industrial de las Cosas, la Nube, Tecnologías de Realidad, Inteligencia Artificial, Análisis de Datos, SAP S/4 Hana, Aplicación Personalizada, 5G y más.

Estamos buscando un líder técnico para dirigir algunas de nuestras principales iniciativas con los clientes: Habilidades obligatorias: Python/Spark/R, ciencia de datos, resolución de problemas, bibliotecas para ciencia de datos, bibliotecas de aprendizaje automático como TensorFlow, Pandas, sci-kit-learn, Keras, TPOT, DataRobot, Hugging Face, h2o.ai y Gurobi Optimization, etc.

El candidato debe demostrar las siguientes habilidades y experiencia:

• Experiencia demostrada en el trabajo con tecnologías de Ciencia de Datos (DS) / Aprendizaje Máquina (ML) utilizando algoritmos personalizados o plataformas de datos.
• Experiencia laboral con bases de datos SQL y NoSQL como MongoDB, Cassandra, Redis, etc. Experiencia laboral con Python/Spark/R Data Science Stack. Capacidad para diseñar e implementar flujos de trabajo de Regresión Lineal y Logística, Modelos de Conjunto (Random Forest, Boosting, etc.) utilizando Python/Spark.
• Competencia demostrable en Estadísticas Computacionales, Matemáticas Computacionales, capacidad para usar ideas de Distribuciones de Datos, Prueba de Hipótesis y otras Pruebas Estadísticas. Experiencia en investigación de operaciones y modelos de optimización (horarios, programación, optimización de rutas, etc.).
• Competencia demostrable en la selección de muestras que se alinean con el Diseño de Experimentos, ajuste fino rápido, aprendizaje de cero/uno/pocos disparos para la mejora del modelo.
• Competencia demostrable en Visualización de Datos usando Python/R, Grafana, Power BI, Tableau, etc.
• Experiencia en la creación de soluciones de ciencia de datos/ aceleradores que conducen a entregas de calidad.
• El candidato debe ser fluido en el modelo de entrega ágil con experiencia en el trabajo con cualquier herramienta de gestión de productos ágiles, preferentemente JIRA.
• Capacidad para guiar al equipo en los enfoques de DS y ML, y soluciones técnicas, realizar la revisión de código, y definir la estrategia de integración.
• Se necesitan habilidades de comunicación escrita y verbal efectivas para comunicarse en un equipo global y con clientes
• Es preferible tener conocimientos de trabajo de al menos 2 nubes hiperscalares de Azure, AWS y Google Cloud. Es muy deseable tener un amplio conocimiento y experiencia práctica con la implementación y mantenimiento de tuberías de ciencia de datos de grado de producción.
• Sería ventajoso tener experiencia como líder técnico trabajando en uno o más de los siguientes dominios de casos de uso: manufactura, ingeniería pesada, automotriz, bienes de consumo, alimentos, agricultura, químicos, agricultura, materiales de construcción, electrónica, etc.