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.#J-18808-Ljbffr