Inversora de bienes raíces altamente reconocida dentro de su ramo se encuentra en búsqueda de un *machine learning engineer* *especializado en ia.
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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.
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*lomas de chapultepec, cdmx*
*modalidad hibrida.
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*horario de lunes a viernes de 09:00 am a 06:00 pm*
*salario competitivo más prestaciones adicionales*
tipo de puesto: tiempo completo