Desarrollo de modelos de Machine Learning a travs de bibliotecas de ML
Key hardskill:
- Habilidades avanzadas de programacin en Python (nivel SR)
- Desarrollo de modelos de Machine Learning a travs de bibliotecas de ML como Scikit-Learn (nivel Pr) scikit-learn es la bsica si no la maneja no lo consideramos cualquier otra es deseable
- Creacin de imgenes de Docker (nivel Pr)
- Automatizacin de flujos a travs de alguna herramienta (la que sea) ejemplos son ariflow kubeflow incluso hecha manualmente desde scratch desde la terminal pero que te asegure que una vez construido no existe intervencin humana y las ejecuciones estn 100% automticas. (aqu el nivel no se puede medir se pide que al menos haya hecho uno en toda su experiencia pero que asegure que qued 100% automtico)
- SQL (nivel Pr)
- Conocimiento en buenas prcticas de MLOPs (nivel Pr)
- Desarrollo de endpoints (nivel Pr)
Qualifications :
- Licenciatura o Ingeniera en Sistemas Computacionales Ciencias de la Computacin Matemticas Aplicadas Inteligencia Artificial o carrera tecnica afn.
- En caso de no contar con el nivel acadmico requerido se deber acreditar al menos 4 aos de experiencia profesional comprobable en reas relacionadas.
- Se valorarn aunque no son excluyentes estudios de posgrado certificaciones o cursos especializados en Machine Learning MLOps o Ciencia de Datos.
Informacin adicional :
Deseable:
- Habilidades de programacin en Spark (nivel Pr)
- Uso de la librera MLFLow (nivel Jr)
- Desarrollo de modelos de ML en la plataforma de Ciencia de Datos Google Cloud Vertex (nivel Pr)
- Automatizacin de flujos a travs de kubeflow(nivel Pr)
- Implementacin de prcticas de CI/CD preferible utilizando Concord y Looper (nivel Pr)
- Implementacin de monitoreo de soluciones de Ciencia (nivel Pr)
Remote Work :
Yes
Employment Type :
Full-time