.Acerca de la posición.
Será parte del equipo de product que incluye usuarios comerciales, administradores de datos, científicos de datos y otros miembros del equipo de tecnología para impulsar iniciativas de productos analíticos.Funciones:- Ejecutar el mejor proceso de data scientists incluido el control de versiones de datos / código / modelo y el seguimiento de experimentos.
- Un entorno de tecnología de análisis de producción / ML que admite la implementación de modelos a través de canalizaciones de entrenamiento por lotes y puntos finales de API resistentes.
- Implementar y administrar aplicaciones de data scientists en producción mientras cumple con el rendimiento, la seguridad y otros SLA / requisitos operativos y garantiza la modularidad del código y la calidad de los datos.
- Desarrollar aplicaciones escalables que aprovechen ML, métodos estadísticos y de optimización utilizando computación numérica distribuida y optimizada por hardware, según corresponda.
- Desarrolle canales de aprendizaje automático robustos y reproducibles a través de la ingeniería y selección de características, capacitación y validación cruzada.
- Despliegue modelos entrenados como API de inferencia / microservicios y trabaje con ingenieros de aplicaciones para construir API de modelo en aplicaciones de producción orientadas al usuario.
- Asegurar que las aplicaciones se ejecuten de manera confiable en producción con la integración adecuada de acceso a datos, programación de computación distribuida, pruebas, implementación y tecnología de monitoreo.
- Desarrollar,mantener código, plantillas de implementación, construir artefactos e imágenes de infraestructura que admitan bibliotecas de aprendizaje automático reutilizables.
- Buscar e implementar las mejores prácticas y tecnologías de aprendizaje automático de vanguardia.
**Responsabilidades**:- 5+ años de experiência con Data Science y Machine Learning en un entorno empresarial.
- Más de 3 años de experiência con una maestría o un doctorado.
- Fundamentos sólidos de la informática, incluido el conocimiento de estructuras de datos y algoritmos, complejidad computacional y patrones de diseño de programación funcional / orientada a objetos.
- Fuertes habilidades de ingeniería de software, incluida la experiência con un flujo de trabajo de desarrollo ágil moderno utilizando Git, pruebas unitarias / funcionales y CI / CD (por ejemplo, Jenkins).
-Comprensión profunda y experiência con la familia de sistemas operativos Linux; y experiência con Linux/ infraestructura en la nube y automatización / configuración de seguridad (por ejemplo, Ansible, Chef, Puppet, Terraform).
- Familiaridad con los procesos de DevSecOps (por ejemplo, SAST, seguridad de la cadena de suministro de software, API y pruebas de seguridad de la infraestructura) aplicados a un ciclo de vida de desarrollo de software moderno