Ingeniero Senior de ML (LLM, AWS)

Descripción

Resumen: Únase a Provectus como ingeniero de ML para innovar con IA/ML, servicios en la nube e ingeniería de datos, desarrollando tecnología de vanguardia con un impacto social positivo. Aspectos destacados: 1. Formar parte de un equipo dedicado a desarrollar soluciones tecnológicas de vanguardia. 2. Innovar y expandir los límites de lo posible en IA y aprendizaje automático (ML). 3. Oportunidades de desarrollo y crecimiento como ingeniero de ML. **Únase a nosotros en Provectus** para formar parte de un equipo comprometido con el desarrollo de soluciones tecnológicas de vanguardia que generen un impacto positivo en la sociedad. Nuestra empresa se especializa en tecnologías de IA y aprendizaje automático (ML), servicios en la nube e ingeniería de datos, y nos enorgullece nuestra capacidad para innovar y expandir los límites de lo posible. Como ingeniero de ML, contará con todas las oportunidades necesarias para su desarrollo y crecimiento. **¡Trabajemos juntos para construir un futuro mejor para todos!** ### **Requisitos:** * Conocimientos sólidos de algoritmos estándar de ML y de las matemáticas subyacentes. * Experiencia práctica sólida con modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) en producción, arquitectura RAG y sistemas basados en agentes. * Se prefiere ampliamente experiencia con AWS Bedrock. * Experiencia práctica resolviendo tareas de clasificación y regresión en general, así como en ingeniería de características. * Experiencia práctica con modelos de ML en producción. * Experiencia práctica con uno o más casos de uso entre los siguientes: procesamiento del lenguaje natural (NLP), modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y motores de recomendación. * Competencias sólidas en ingeniería de software (es decir, capacidad para desarrollar módulos bien estructurados, no solo scripts en notebooks). * Dominio avanzado de Python y Docker. * Nivel de inglés: intermedio-alto sólido. * Excelentes habilidades comunicativas y de resolución de problemas. ### **Será un plus:** * Experiencia práctica con plataformas en la nube (se prefiere la pila de AWS, por ejemplo Amazon SageMaker, ECR, EMR, S3 y AWS Lambda). * Experiencia práctica con modelos de aprendizaje profundo. * Experiencia con taxonomías u ontologías. * Experiencia práctica con tuberías de aprendizaje automático para orquestar flujos de trabajo complejos. * Experiencia práctica con Spark/Dask y Great Expectations. ### **Responsabilidades:** * Crear modelos de ML desde cero o mejorar modelos existentes. * Colaborar con el equipo de ingeniería, científicos de datos y gestores de producto en modelos de producción. * Desarrollar una hoja de ruta de experimentación. * Configurar un entorno de experimentación reproducible y mantener las tuberías de experimentación. * Supervisar y mantener los modelos de ML en producción para garantizar un rendimiento óptimo. * Redactar documentación clara y exhaustiva sobre modelos de ML, procesos y tuberías. * Mantenerse actualizado con los últimos avances en ML e IA y proponer soluciones innovadoras. Podemos utilizar herramientas de inteligencia artificial (IA) para apoyar partes del proceso de contratación, como la revisión de solicitudes, el análisis de currículums o la evaluación de respuestas. Estas herramientas asisten a nuestro equipo de reclutamiento, pero no sustituyen el juicio humano. Las decisiones finales de contratación son tomadas exclusivamente por personas. Si desea más información sobre cómo se procesan sus datos, póngase en contacto con nosotros.