Machine Learning Engineer

Detalles de la oferta

Inversora de bienes raíces altamente reconocida dentro de su ramo se encuentra en búsqueda de un **Machine Learning Engineer** **especializado en IA.**

Licenciatura en Ciencias de la Computación, Ingeniería de Software, Matemáticas o un campo relacionado.

Se requieren mínimo 3 años de experiência en desarrollo de machine learning y proyectos de IA. Para ser responsable de diseñar, implementar y optimizar modelos de machine learning que mejoren la toma de decisiones y la eficiencia en la gestión de proyectos inmobiliarios. Trabajará en la producción de modelos escalables y colaborará estrechamente con los Data Scientists y otros ingenieros.

**Principales Responsabilidades**:

- **Desarrollo de Modelos**: Diseñar e implementar modelos de machine learning desde la concepción hasta la producción.
- **Identificación de Necesidades**: Trabajar con los equipos de negocio y otros stakeholders para identificar problemas específicos en la gestión de proyectos inmobiliarios, tales como la valoración de propiedades, la predicción de precios, o la optimización de la asignación de recursos.
- **Definición de Objetivos del Proyecto**: Establecer objetivos claros y alcanzables para los modelos de machine learning, basados en las necesidades del negocio. Esto incluye la definición de las métricas de éxito y los criterios de rendimiento.
- **Selección de Modelos y Algoritmos**: Elegir los algoritmos de machine learning adecuados para el problema específico. Esto podría incluir regresión, clasificación, clustering, o modelos más complejos como redes neuronales profundas.
- **Desarrollo de Código**: Escribir y mantener el código para el desarrollo de modelos utilizando Python y/o R, aprovechando frameworks como TensorFlow, Keras y Scikit-learn.
- **Entrenamiento y Validación de Modelos**: Entrenar los modelos con datos históricos y validar su rendimiento utilizando técnicas de validación cruzada y métricas apropiadas. Ajustar hiperparámetros y realizar optimizaciones para mejorar el desempeño.
- **Automatización**: Desarrollar procesos automatizados para el entrenamiento y despliegue de modelos.
- **Implementación de Pipelines**: Crear y gestionar pipelines de procesamiento de datos que automaticen las tareas de preprocesamiento, entrenamiento y evaluación de modelos.
- **Optimización de Modelos**: Refinar los modelos para mejorar su precisión y eficiencia. Implementar técnicas avanzadas como el ajuste de hiperparámetros y la optimización de redes neuronales.
- **Escalabilidad**: Desarrollar soluciones que sean escalables y eficientes en términos de recursos computacionales. Considerar el uso de tecnologías en la nube y sistemas distribuidos para manejar grandes volúmenes de datos.
- **Integración en Sistemas Existentes**: Trabajar con otros ingenieros para integrar los modelos de machine learning en aplicaciones y sistemas existentes. Asegurarse de que los modelos se integren de manera fluida en los flujos de trabajo actuales.
- **Monitoreo de Rendimiento**: Supervisar el rendimiento de los modelos en producción para detectar cualquier degradación en su precisión o eficiencia. Establecer alertas y mecanismos para la detección temprana de problemas.
- **Actualización y Reentrenamiento**: Actualizar los modelos periódicamente para adaptarse a cambios en los datos o en el entorno de negocio. Reentrenar modelos con nuevos datos para mantener su relevancia y precisión.
- **Colaboración con Data Scientists**: Trabajar en conjunto con Data Scientists para interpretar resultados, discutir técnicas avanzadas y optimizar el diseño de modelos.
- **Comunicación con Stakeholders**: Presentar hallazgos, resultados y recomendaciones a las partes interesadas del negocio. Traducir resultados técnicos en insights comprensibles para el equipo de negocio.
- **Documentación**: Crear documentación detallada sobre el diseño, desarrollo y despliegue de los modelos. Asegurar que el conocimiento se comparta de manera efectiva con el equipo.

**Requisitos**
- Educación: Título en Ciencias de la Computación, Ingeniería de Software, Matemáticas o un campo relacionado.
- Experiência: Mínimo 3 años de experiência en desarrollo de machine learning y proyectos de IA.

**Conocimientos Técnicos en**:

- Dominio de lenguajes de programación como Python y R.
- Experiência con frameworks de machine learning (por ejemplo, TensorFlow, Keras, Scikit-learn).
- Conocimiento en técnicas avanzadas de machine learning y deep learning.

**Habilidades Blandas**:

- Excelentes habilidades de resolución de problemas y pensamiento analítico.
- Capacidad para trabajar en equipo y colaborar con múltiples stakeholders.
- **Idiomas nível avanzado de Inglés y español tanto escrito como hablado.**

**Lomas de Chapultepec, CDMX**

**Modalidad Hibrida.**

**Horario de Lunes a viernes de 09:00 am a 06:00 pm**

**Salario competitivo más prestaciones adicionales**

Tipo de puesto: Tiempo completo


Salario Nominal: A convenir

Fuente: Whatjobs_Ppc

Requisitos

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