Machine Learning Engineer Specialists

Descripción específica del perfil

Los Machine Learning Engineers diseñan, desarrollan e implementan sistemas de aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real. Trabajan con datos para crear modelos, realizar análisis estadísticos y entrenar y reentrenar sistemas para optimizar el rendimiento.

Summary:

• Diseñar y desarrollar sistemas de aprendizaje automático.
• Trabajar con datos para limpiarlos, prepararlos y analizarlos.
• Implementar algoritmos de aprendizaje automático y entrenar modelos.
• Evaluar el rendimiento del modelo y realizar los ajustes necesarios.
• Implementar sistemas de aprendizaje automático en producción y monitorear su desempeño.
• Colaborar con otros ingenieros, científicos de datos y gerentes de productos.
• Manténgase actualizado sobre los últimos avances en aprendizaje automático

Funciones del rol

A continuación, se presentan algunas de las funciones que un perfil de SC&O DS del equipo se puede encontrar desarrollando en su día a día como parte del staff de un proyecto.

• Ayudar con la recopilación, limpieza y preprocesamiento de datos. Esto implica recopilar datos de una variedad de fuentes, limpiarlos para eliminar errores e inconsistencias y prepararlos en un formato que pueda usarse para modelos de aprendizaje automático.
• Desarrollar y entrenar modelos. Esto implica seleccionar el algoritmo de aprendizaje automático apropiado para el problema en cuestión, entrenar el modelo con los datos preparados y evaluar el rendimiento del modelo.
• Implementar modelos en producción. Esto implica poner el modelo entrenado a disposición de los usuarios para que pueda hacer predicciones sobre nuevos datos.
• Monitorear y mantener modelos de aprendizaje automático. Esto implica monitorear el desempeño de los modelos implementados y realizar los ajustes necesarios para garantizar que continúen funcionando bien.
• Colaborar con otros ingenieros y científicos de datos. Suelen trabajar en equipos multifuncionales con otros ingenieros y científicos de datos para desarrollar e implementar soluciones.

• A su vez, deberá coordinar la ejecución de actividades dentro de un equipo reducido, asegurarse que las mismas se ejecuten en tiempo y forma. En caso de haber demoras deberá sentirse cómodo para informar los retrasos y generar un plan de contingencias.
• Trabajará con expertos de distintos tipos optimización, ML, simulación, UX.
• Deberá interpretar los requerimientos del cliente, para así poder estimar tiempo y esfuerzo del desarrollo de las tareas. Esta estimación deberá hacerse teniendo en cuenta los datos disponibles, la implicancia del requerimiento a desarrollar sobre el modelo existente y posible efecto sobre el output del modelo.