Architecte de Machine Learning AWS

Job expired!

#EntrepriseEnPleineCroissance #ExcellentLieuDeTravail

Comme vous le savez déjà, l'industrie de la technologie est en constante croissance, aujourd'hui plus que jamais ! C'est pourquoi nous sommes toujours à la recherche des meilleurs talents tech en Amérique latine pour intégrer des équipes multidisciplinaires et multiculturelles à travers le monde.

En tant qu'entreprise #PeopleFirst, nous nous soucions de vous. C'est pourquoi nous voulons que vous rejoigniez l'#ExpérienceAlliée et valorisiez votre carrière, nous avons d'excellents avantages, avec une culture de travail confortable et moderne, où vous pouvez vous développer pleinement.

Important ! - La maîtrise de l'anglais à 80% est indispensable.

Responsabilités

Travailler avec notre équipe pour livrer des solutions d'apprentissage automatique sur AWS.
Décomposer les objectifs commerciaux en architecture et tâches au niveau Sprint.
Avoir une expérience pratique approfondie, guider les ingénieurs dans la construction de solutions.
Participer aux réunions quotidiennes et résoudre les problèmes techniques.
Concevoir et documenter des modèles ML, MLOps et analyses.
Traitement et préparation de grandes données pour former des modèles.
Intégration avec AWS, services AI/ML (comprehend, recognition, transcribe).

Qualifications

Excellente communication verbale et écrite.
Au moins 5 ans d'expérience pratique dans la plupart de ces outils/techniques MLD :
Construire des modèles ML dans SageMaker
Construire des modèles ML dans des cadres tels que Tensorflow & PyTorch et déployer dans SageMaker.
Former et déployer des services AI AWS pré-entraînés et des modèles de base
Construire et optimiser des modèles ML
Intégrer des modèles ML dans des applications en temps réel et des flux de travail par lots
Conception et optimisation de l'infrastructure
Surveiller, évaluer et améliorer continuellement les performances du modèle, ainsi qu'automatiser ces tâches, à l'aide d'un ou plusieurs outils pour MLOps.
Intégration de données, nettoyage, transformation et visualisation en utilisant des packages Python, SQL, etc.
Services AWS tels que Glue, EMR, Athena, DynamoDB, StepFunctions, EKS, etc.
Expérience avec un outil IaC tel que CloudFormation, CDK ou Terraform.