Categorías
···
Entrar / Registro
Resumen: Únase a Provectus como ingeniero de ML para innovar con IA/ML, servicios en la nube e ingeniería de datos, construyendo soluciones tecnológicas de vanguardia con un impacto social positivo. Aspectos destacados: 1. Comprometidos con la construcción de tecnología de vanguardia con un impacto social positivo 2. Oportunidades de desarrollo y crecimiento en tecnologías de IA/ML 3. Colaborar en modelos de producción e impulsar la experimentación **Únase a nosotros en Provectus** para formar parte de un equipo dedicado a construir soluciones tecnológicas de vanguardia que tengan un impacto positivo en la sociedad. Nuestra empresa se especializa en tecnologías de IA y ML, servicios en la nube e ingeniería de datos, y nos enorgullece nuestra capacidad de innovar y ampliar los límites de lo posible. Como ingeniero de ML, se le brindarán todas las oportunidades de 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. * Amplia experiencia práctica con LLM en entornos productivos, arquitectura RAG y sistemas basados en agentes. * Se valora especialmente la experiencia con AWS Bedrock. * Experiencia práctica en la resolución de tareas de clasificación y regresión en general, así como en ingeniería de características. * Experiencia práctica con modelos de ML en producción. * Experiencia práctica en 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 valor añadido:** * 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 pipelines 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 para la experimentación. * Configurar un entorno reproducible para la experimentación y mantener pipelines 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 pipelines. * 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 obtener más información sobre cómo se procesan sus datos, póngase en contacto con nosotros.
