Requisitos Licenciatura o Ingeniería en Sistemas, Computación, Ciencia de Datos, Matemáticas Aplicadas o carrera afín.
Al menos 4 años de experiencia profesional
Ingles Intermedio
Experiencia
Experiencia práctica en desarrollo e implementación de soluciones de Machine Learning y o ingeniería de datos.
Experiencia comprobable participando en al menos un caso de uso llevado a una etapa productiva, operativa o de consumo real.
Dominio sólido de Python y manejo de SQL para consulta, transformación y explotación de datos.
Experiencia con el stack base de ML datos scikitlearn, pandas y numpy y con al menos uno de los frameworks PyTorch o TensorFlow.
Experiencia construyendo y operando pipelines de datos y de modelos de forma reproducible.
Ingeniería y operación productiva indispensable versionado, trazabilidad de experimentos,
automatización de pipelines, despliegue y monitoreo de pipelines y soluciones en producciónGit, MLflow o equivalentes.
Calidad y contratos de datos indispensable diseño y operación de validaciones,
reconciliaciones y controles de calidad medibles sobre los datos que se entregan a otros componentes o áreas Great Expectations o equivalentes.
Deseable ciclo de vida completo de modelos en producción monitoreo de desempeño, detección de drift y reentrenamiento.
Experiencia en validación de modelos y resultados deseablemente con criterio estadístico muestreo, intervalos de confianza.
Capacidad para tomar prototipos o pruebas de concepto existentes y llevarlos a soluciones robustas, escalables y operables.
Altamente valorado experiencia en homologación de datos, matching, de duplicación o resolución de entidades.
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