Ingeniero ML (Machine Learning)

En general:

• Experiencia comprobada en el desarrollo e implementación de modelos de aprendizaje automático.
• Excelentes habilidades analíticas y de resolución de problemas.
• Habilidades efectivas de comunicación para colaborar con equipos interfuncionales.

Habilidades de programación:

• Mucha competencia en lenguajes de programación como Python, R o Java.
• Capacidad para escribir código limpio, eficiente y bien documentado.
• C++

Frameworks:

• Experiencia práctica con marcos populares de aprendizaje automático, incluidos TensorFlow, PyTorch y scikit-learn.
• Comprensión en profundidad de Jupyter Notebooks.
• Comprensión de Keras.

Experiencia en datos:

• Conocimiento de técnicas de preprocesamiento de datos, ingeniería de características y evaluación de modelos.
• Familiaridad con las mejores prácticas en el manejo de conjuntos de datos grandes y complejos.
• Capacidad para ingresar datos en conjuntos de datos no supervisados y supervisados para entrenamiento de datos.

Cloud and Distributed Computing:

• Comprensión sólida de Microsoft Azure (DevOps).
• Comprensión de plataformas en la nube (por ejemplo, AWS, Azure, Google Cloud) y conceptos de computación distribuida.
• Experiencia aprovechando recursos en la nube para tareas de aprendizaje automático.