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 experiencia 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.
* experiencia: mínimo 3 años de experiencia en desarrollo de machine learning y proyectos de ia.
conocimientos técnicos en:
* dominio de lenguajes de programación como python y r.
* experiencia 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 nivel avanzado de inglés y español tanto escrito como hablado.
lomas de chapultepec, cdmx
horario de lunes a viernes de 09:00 am a 06:00 pm
salario competitivo más prestaciones adicionales