MISION: Garantizar que el Machine Learning y otros modelos avanzados de IA son implementados con éxito y gobernados para garantizar los entregables esperados.
Proporcionar soporte tecnológico experto y asesorar a los Business Data Scientist y garantizar la coordinación con el equipo de Data Engineering y otros equipos de TI para operacionalizar los modelos de Machine Learning e Inteligencia Artificial.
Actuar como Centro de Excelencia para orientar a las entidades con menor nível de madurez.
FUNCIONES: Diseño, desarrollo e investigación sobre sistemas de Machine Learning, modelos y esquemas.
Estudiar, transformar y convertir prototipos de Data Science.
Buscar y seleccionar Data Sets apropiados.
Desempeñar análisis estadísticos y utilizar sus resultados para mejorar los modelos.
Garantizar el entrenamiento y re-entrenamiento de Sistemas y Modelos de Machine Learning cuando sea necesario.
Identificar diferencias en la distribución del dato que puedan afectar al desempeño/calidad de los modelos en producción.
Uso de técnicas de Visualización del dato para análisis más complejas.
Analizar los casos de uso de los Algoritmos de Machine Learning y priorizar los que tengan mayor probabilidad de éxito.
Identificar insights (extraer conocimiento de los datos) que puedan ser aplicados a decisiones de negocio.
Enriquecimiento de los Frameworks y Librerías de Machine Learning.
Validación de la calidad del dato, garantizándolo mediante técnicas de Data Cleaning.
Evolucionar el framework de ML OPS a nível de tecnología, procesos y Best Practices.
Desarrollar programas de aprendizaje en técnicas de Machine Learning.
Ayuda en el escalado y la reutilización de productos Datos de Machine Learning, así como en la operacionalización de dichos entregables en distintas entidades.
Requisitos: Titulación Universitaria Superior (Ingeniería Informática, Telecomunicaciones o similar).
Nivel mínimo requerido C1 de Inglés.
Conocimientos sólidos en Matemáticas, Estadística, e Ingeniería del Software.
Conocimiento en la aplicación de aprendizajes supervisados y no supervisados (Deep learning, regresiones, clasificación, clustering, detección de anomalías, sistemas de recomendación, Programación de Lenguaje Natural).
Experiencia solvente en lenguajes de programación para analítica (R, Python, Spark) y herramientas de visualización (Tableau, PowerBI).
Conocimiento de mejores prácticas de programación (p.e.
: control de versiones, desarrollo orientado a pruebas, CI/CD, etc.).
Conocimiento profundo de SQL, preparación de datos, técnicas de Análisis Exploratória de Datos.
Conocimiento asentado en Modelos de Monitorización de Machine Learning y en la evaluación y operacionalización de modelos (MLOps).
COMPETENCIAS: Orientación al Cliente.
Alta capacidad de comunicación e interlocución.
Innovación.
Pensamiento analítico.
Iniciativa y trabajo en equipo.
DEPENDENCIA: Dentro del área de Data y Analitica, dependerá de la dirección de Data y Analytics.
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