Descripción de la oferta
- Quires ser parte de nuestra familia, tenemos esta oportunidad para tí!!!- Si eres profesional en Economía, Estadística, Matemáticas o afines. O profesional en Ingeniería Industrial, Sistemas, Electrónica, Telecomunicaciones o afines. Con Maestria en carreras afines a Artificial Intelligence, Business Intelligence, Machine Learning. Con mas de 5 años de experiência profesional en manejo avanzado de PYTHON, plataforma Azure especialmente DataBricks, Machine Learning, y la construcción de modelos analíticos, Manejo de Frameworks como TensorFlow, Keras, PyTorch y Scikit-Learn, Git, Pytest, MLOPS, DockersFiles, serializaciones de modelos entrenados. Experiência en análisis descriptivos, modelos de clasificación, Cluster, arboles de decisión, manejo de Jupyter, Tensor Flow, Keras.- Con conocimiento en:
- 1. Contruir modelos de segmentación, modelos de clasificación, modelos de regresión, clustering, Random Forest, redes neuronales, data mining, machine learning, Deep Learning, SPARK, NPL, Computer Vision, serialización de modelos, modelos de duración, modelos de conteo, manejo de bases de datos SQL y NOSQL; Aplicar técnicas de aprendizaje automático bajo las buenas prácticas de ML (optimización de código, pruebas unitarias, MLOPS, métricas de evaluación) para construir pipelines que puedan resolver problemas complejos que mejoren la eficiencia, precisión y rentabilidad de diferentes procesos y aplicaciones; realizándolo por medio del diseño, implementación y mantenimiento de sistemas de aprendizaje automático tanto onpremises como cloud. Esto implica seleccionar y preparar los datos necesarios para el entrenamiento del modelo, elegir el algoritmo adecuado, ajustar los hiperparámetros y evaluar el desempeño del modelo, para luego implementar y mantener el sistema en diferentes entornos y aplicaciones.- 2. Realizar informes dónde se especifique el procesamiento necesario a aplicar a las fuentes de información para garantizar que los modelos sean reproducibles y veraces (calibración, escalas, transformaciones, reducción de dimensiones, etc.)- 3. Realizar informes dónde se indique la bondad de los ajustes y resultados de las regresiones para cada uno de los modelos objetivo- 4. Hacer reportes de asesoría y consultoría para fines estadísticos asociados.- 5. Realizar otros informes y reportes que se definan durante el acompañamiento, asociados a los objetivos y alcance del proyecto- 6. Definir mecanismos de control estricto del manejo de excepciones en los análisis que involucren más de una aplicación.- 7. Definir lineamientos y estándares de manejo de la información que garantice la calidad y consistencia de los datos a través de las diferentes aplicaciones o análisis que se está realizando.- 8. Alertar sobre situaciones que impactan negativamente el avance de la construcción de modelos analíticos.- 9. Lograr el manejo integral y seguro de la información y la unificación de conceptos de negocio- 10. Definir mecanismos de control estricto del manejo de la información en los procesos de análisis. Así como cumplir con las políticas de seguridad y auditoría definidas- 11. Conocimiento en: modelos de segmentación, modelos de clasificación, modelos de regresión, clustering, Random Forest, redes neuronales, data mining, machine learning, Deep Learning, SPARK, NPL, modelos de duración, modelos de conteo, manejo de bases de datos (SQL, Oracle, Access, etc). Modelamiento de datos espaciales.- 12. Manejo de Plataforma Azure - Databricks.- Manejo de:
- PYTHON
- SQL
- NOSQL
- R
- GIT
- TENSORFLOW
- KERAS
- SCIKIT-LEARN
- SPARK
- CLOUD
- MLOPS
- OFFICE
- Indispensable Certificación en PYTHON, Machine Learning, Deep LearningPostularme ahora
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