Misión:
- Garantizar que el Machine Learning y otros modelos avanzados de IA son implementados con éxito y gobernados para garantizar los entregables esperados.
- Proporcionar soporte tecnológico experto y asesorar a los Business Data Scientist y garantizar la coordinación con el equipo de Data Engineering y otros equipos de TI para operacionalizar los modelos de Machine Learning e Inteligencia Artificial.
- Actuar como Centro de Excelencia para orientar a las entidades con menor nivel de madurez.
Funciones:
- Diseño, desarrollo e investigación sobre sistemas de Machine Learning, modelos y esquemas.
- Estudiar, transformar, y convertir prototipos de Data Science.
- Buscar y seleccionar Data Sets apropiados.
- Desempeñar análisis estadísticos y utilizar sus resultados para mejorar los modelos.
- Garantizar el entrenamiento y re-entrenamiento de Sistemas y Modelos de Machine Learning cuando sea necesario.
- Identificar diferencias en la distribución del dato de modo que pueda afectar al desempeño / calidad de los modelos en producción.
- Uso de técnicas de Visualización del dato para análisis más complejas.
- Analizar los casos de uso de los Algoritmos de Machine Learning, y priorizar los que tengan mayor probabilidad de éxito.
- Identificar insights (extraer conocimiento de los datos) que puedan ser aplicados a decisiones de negocio.
- Enriquecimiento de los Frameworks y Librerías de Machine Learning.
- Validación de la calidad del dato, garantizándolo mediante técnicas de Data Cleaning.
- Evolucionar el framework de ML OPS a nivel de tecnología, procesos y Best Practices.
- Desarrollar programas de aprendizaje en técnicas de Machine Learning.
- Ayuda en el escalado y la reutilización de productos Datos de Machine Learning, así como en la operacionalización de dichos entregables en distintas entidades.
Requisitos:
- Titulación Universitaria Superior (Ingeniería Informática, Telecomunicaciones o similar).
- Nivel mínimo requerido C1 de Inglés.
- Conocimientos sólidos en Matemáticas, Estadística, e Ingeniería del Software.
- Conocimiento en la aplicación de aprendizajes supervisados y no supervisados (Deep learning, regresiones, clasificación, clustering, detección de anomalías, sistemas de recomendación, Programación de Lenguaje Natural).
- Experiencia solvente en lenguajes de programación para analítica (R, Python, Spark) y herramientas de visualización (Tableau, PowerBI).
- Conocimiento de mejores prácticas de programación (p.e.: control de versiones, desarrollo orientado a pruebas, CI/CD, etc.).
- Conocimiento profundo de SQL, preparación de datos, técnicas de Análisis Exploratoria de Datos.
- Conocimiento asentado en Modelos de Monitorización de Machine Learning, y en la evaluación y operacionalización de modelos (MLOps).
Competencias:
- Orientación al Cliente.
- Alta capacidad de comunicación e interlocución.
- Innovación.
- Pensamiento analítico.
- Iniciativa y trabajo en equipo.
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