Machine Learning Engineer - Santiago de Chile - The Bridge Social

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Empresa verificada
Santiago de Chile

hace 2 semanas

Valentina Hurtado

Publicado por:

Valentina Hurtado

beBee Recruiter
Descripción

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Somos The Bridge
The Bridge es la red de profesionales digitales más grande de LATAM con más de 230 mil rockstars.

Startups, scale-ups, grandes empresas y consultorías de todo el mundo trabajan con nosotros para conseguir los proyectos más desafiantes e impactantes.


¿Estás listo para participar en el desafío?

La Posición


Estamos buscando al próximo cambio de juego que se una al equipo como
Machine Learning Engineer. Para considerar este rol debes estar ubicado en LATAM.

Buscamos una persona altamente capacitada, impulsada por una misión, con un impulso y un entusiasmo ilimitados por la transformación digital.


Requisitos:


Objetivos

  • Profesional experto en implementación de aplicaciones de machine learning y análisis de grandes volúmenes de datos. Capaz de crear ambientes de desarrollo, staging y producción mediante código e integración con procesos CI / CD para automatizar la promoción de ambientes. Implementación y escalamiento de modelos de inteligencia artificial para solucionar problemas complejos y de gran escala. Levantamiento de endpoints y APIs para integrar las predicciones y resultados de los modelos de machine learning a los productos digitales que los consumen. Uso de herramientas de orquestación de procesos y contenedores. Debe trabajar de forma conjunta y coordinada con equipos de data engineers y data scientists.
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Responsabilidades

  • Proficiencia utilizando Python, aplicando buenas prácticas de desarrollo de software.
  • Diseño y ejecución de tests para asegurar la calidad del código, su funcionalidad e integración con otras tecnologías y ambientes.
  • Diseño e implementación de infraestructura cloud para modelos de machine learning (idealmente GCP).
  • Conocimientos de ciencia de datos, que permitan monitorear el desempeño de soluciones basadas en modelos estadísticos y de machine learning.
  • Proficiencia en el uso de herramientas como GIT y Docker.

Skills

  • Ingeniería Civil Industrial, Ingeniería Civil Informática, Matemáticas, Estadísticas o afines.
  • Proficiencia en lenguajes y tecnologías utilizadas para el manejo y análisis de grandes volúmenes de datos (SQL, Spark, Hive, Hadoop, etc.).
  • Conocimientos de MLOps
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