Machine Learning Engineer

Licenciatura en Matemáticas, Ingeniería, Estadística,
Ingeniería Informática, Ciencias de la Computación, Ing. Eléctrica o Electrónica
o afín.
· Experiencia superior a 5 años implementando/desarrollando modelos matemáticos
complejos en ambientes productivos.
· Deseable: Postgrado/Maestría en Estadística, Econometría, Análisis, Matemáticas,
Informática, Tecnologías de la información.
· Inglés Avanzado
· Conocimientos y habilidades como Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático,
Procesamiento de Lenguaje Natural, Ciencia de Datos e Ingeniería de Software.
· Conocimientos avanzados en lenguajes de programación y manejo de datos como
Python, Java, R, C, C++, SAS, Java, SQL, No SQL, Spark, Hadoop, Pig, Hive.
· Conocimientos de Docker, Kubernetes y Kubeflow, o herramientas afines, bajo entornos
de integración continua.
· Configuración y habilitación de APIs como parte de la capa de consumo de los modelos
desarrollados.
· Microsoft Office nivel avanzado (Excel, Word, Power Point, Access y Project).
· Modelos matemáticos, estadística, desarrollo de algoritmos. avanzados y mejores
prácticas técnicas (modelos gráficos, inferencia bayesiana, nivel básico de PNL, Visión, redes
neuronales, SVM).
· Métodos numéricos de optimización (programación lineal, programación entera,
programación cuadrática, etc.)
· Estrategias de selección de algoritmos y librerías bajo CPU o GPU para optimización de
tiempo de cómputo y/o reducción de latencias.
Arquitectura de aplicaciones
Procesamiento de datos
Poner el código en producción
Machine Learning
Interpretabilidad y explicabilidad de modelo
Diseño y automatización de pipelines
Test driven development
Soluciones testeables