Tech Architect - Machine Learning

En Quantiphi, la tecnología es el núcleo de nuestro negocio, y nuestra cultura global y diversa es la clave de nuestro éxito. Nos apasiona nuestra gente y estamos orgullosos de ofrecer una cultura basada en la transparencia, diversidad, integridad, aprendizaje y crecimiento. Si prosperas en un ambiente que fomenta la innovación y la excelencia tanto en el ámbito profesional como personal, ¡una carrera en Quantiphi es perfecta para ti!

Posición: Arquitecto – Aprendizaje Automático

Nivel de Experiencia: 8+ años

Ubicaciones de Trabajo: Mumbai, Bangalore, Trivandrum

Rol y Responsabilidades:

• Desarrollar arquitecturas de solución de alto nivel y colaborar con nuestros equipos offshore de ingenieros de big data, científicos de datos y analistas para construir, probar y evaluar modelos predictivos basados en criterios de éxito del cliente.
• Aplicar técnicas estadísticas para analizar e interpretar datos en busca de ideas significativas.
• Desarrollar interpretaciones claras y sofisticadas, y comunicar las ideas a los clientes, llevando a impactos comerciales cuantificables.
• Construir relaciones profundas con los clientes entendiendo tanto sus necesidades explícitas como las latentes.
• Trabajar de cerca con los gerentes de entrega offshore para asegurar una comunicación y cadencia de entrega sin interrupciones.
• Investigar e identificar oportunidades de ventas, generar leads y categorizar objetivos.
• Mentorizar y guiar a los recursos senior/líderes de equipo.
• Dirigir discusiones técnicas sobre diseño de arquitectura y solución de problemas con los clientes y proporcionar soluciones proactivas.

Habilidades Requeridas:

• 8+ años de experiencia práctica en desarrollo, despliegue y operacionalización de modelos en ML estadístico, NLP, etc.
• Proficiencia en Python, particularmente en codificación basada en clases.
• Fuerte comprensión de los estándares de codificación y prácticas de CI/CD.
• Competente en SQL para análisis de datos incluyendo consultas, análisis y procesamiento de grandes conjuntos de datos.
• Experiencia profunda en desarrollo de modelos ML, notablemente en modelos de regresión y clasificación ML estadístico.
• Experiencia en NLP, incluyendo técnicas de incrustación, transformadores y métodos de agrupación.
• Conocimiento de técnicas estadísticas para análisis de datos.
• Comprensión de los fundamentos de MLOps, incluyendo entrenamiento de modelos, monitoreo de datos/modelos y reentrenamiento.
• Fuerte entendimiento teórico de los conceptos de aprendizaje automático y las arquitecturas basadas en aprendizaje profundo.
• Familiaridad con la arquitectura de servicios web basados en la nube, patrones de diseño y marcos.
• Experiencia explorando nuevas investigaciones y mejores prácticas de ingeniería/desarrollo.
• Experiencia práctica gestionando proyectos en el dominio de la salud es un plus.
• Experiencia implementando soluciones de Deep Learning como aprendizaje por refuerzo, procesamiento de lenguaje natural y AutoML.
• Exposición a investigaciones de vanguardia y capacidad para implementar y aumentar soluciones de investigación.
• Excelentes habilidades analíticas con experiencia en herramientas analíticas como regresión logística, análisis de conglomerados, análisis factorial, regresión multivariante, modelado estadístico y análisis predictivo.

Si disfrutas del crecimiento dinámico y trabajar con personas extraordinariamente competentes,