Descripción del trabajo de Ingeniero de Aprendizaje Automático
Este formato de Descripción del trabajo de Ingeniero de Aprendizaje Automático está diseñado para interesar a candidatos capacitados para ejercer la profesión. Un poco más abajo puedes descargar y modificar la plantilla según tus necesidades. Se trata de un modelo estándar, válido para utilizar en cualquier página web de empleos.
Las responsabilidades del Ingeniero de Aprendizaje Automático incluyen:
- Diseñar y desarrollar sistemas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo
- Ejecución de pruebas y experimentos de aprendizaje automático
- Implementación de algoritmos de ML adecuados
Resumen del trabajo
Buscamos un ingeniero de aprendizaje automático (ML) para que nos ayude a crear productos de inteligencia artificial.
Las responsabilidades del Ingeniero de Aprendizaje Automático incluyen la creación de modelos de aprendizaje automático y sistemas de reentrenamiento. Para realizar este trabajo con éxito, se necesitan habilidades excepcionales en estadística y programación. Si además tienes conocimientos de ciencia de datos e ingeniería de software, nos gustaría conocerte.
Tu objetivo final será dar forma y construir aplicaciones eficientes de aprendizaje automático.
Responsabilidades
- Estudiar y transformar prototipos de ciencia de datos
- Diseñar sistemas de aprendizaje automático
- Investigar e implementar algoritmos y herramientas de ML adecuadas
- Desarrollar aplicaciones de aprendizaje automático según los requisitos
- Seleccionar conjuntos de datos y métodos de representación de datos adecuados
- Realizar pruebas y experimentos de aprendizaje automático
- Realizar análisis estadísticos y ajustes finos utilizando los resultados de las pruebas
- Entrenar y reentrenar los sistemas cuando sea necesario
- Ampliar las bibliotecas y los marcos de trabajo de ML existentes
- Mantenerse al día de los avances en el campo
Requisitos
- Experiencia probada como Ingeniero de Aprendizaje Automático o rol similar
- Comprensión de estructuras de datos, modelado de datos y arquitectura de software
- Profundos conocimientos de matemáticas, probabilidad, estadística y algoritmos
- Capacidad para escribir código robusto en Python, Java y R
- Familiaridad con marcos de aprendizaje automático (como Keras o PyTorch) y bibliotecas (como scikit-learn)
- Excelentes habilidades de comunicación
- Capacidad para trabajar en equipo
- Excelente capacidad de análisis y de resolución de problemas
- Licenciatura en Informática, Matemáticas o campo similar; se valorará un máster
Deja una respuesta