Descripción del puesto: Ingeniero de aprendizaje automático (m/h/x)
Utiliza esta plantilla de descripción del puesto de ingeniero de aprendizaje automático para atraer a ingenieros de software especializados en aprendizaje automático. Puedes modificar la plantilla según tus necesidades.
Responsabilidades del ingeniero de aprendizaje automático incluyen:
- Diseño y desarrollo de sistemas de aprendizaje profundo y aprendizaje automático
- Realización de pruebas y experimentos de aprendizaje automático
- Implementación de los algoritmos de aprendizaje automático apropiados
Breve descripción del puesto
Buscamos un ingeniero de aprendizaje automático para ayudarnos a crear productos de inteligencia artificial.
Entre las responsabilidades del ingeniero de aprendizaje automático se incluyen la creación de modelos de aprendizaje automático y de sistemas de readiestramiento. Para tener éxito en este puesto debes tener unas habilidades excepcionales en estadística y programación. Si además tienes conocimientos de ciencia de datos e ingeniería de software, nos gustaría conocerte.
En última instancia, tu objetivo será definir y crear eficientes aplicaciones de autoaprendizaje.
Responsabilidades
- Estudiar y transformar prototipos de ciencia de datos
- Diseñar sistemas de aprendizaje automático
- Investigar e implementar las herramientas y los algoritmos de aprendizaje automático apropiados
- Desarrollar aplicaciones de aprendizaje automático de acuerdo con los requisitos
- Seleccionar los conjuntos de datos y los métodos de representación de datos apropiados
- Realizar pruebas y experimentos de aprendizaje automático
- Llevar a cabo análisis estadísticos y ajustes usando los resultados de las pruebas
- Adiestrar y readiestrar los sistemas siempre que sea necesario
- Ampliar los sistemas y bibliotecas de aprendizaje automático existentes
- Mantenerse al día con los avances en este campo
Requisitos
- Experiencia demostrada como ingeniero de aprendizaje automático o en un puesto similar
- Conocimientos de estructuras de datos, modelado de datos y arquitectura de software
- Profundo conocimiento de matemáticas, probabilidades, estadística y algoritmos
- Capacidad de escribir código con eficacia en Python, Java y R
- Estar familiarizado con los sistemas de aprendizaje automático (como Keras o PyTorch) y bibliotecas (como scikit-learn)
- Excelentes dotes de comunicación
- Capacidad de trabajar en equipo
- Excelentes dotes analíticas y para solucionar problemas
- Grado en ciencias informáticas, matemáticas o en un campo similar; un grado de máster sería un punto favorable
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