Ingeniero sénior de aprendizaje automático

Resumen del puesto:
El Ingeniero Senior de Aprendizaje Automático construye modelos de Aprendizaje Automático, particularmente NLP y LLM, y ejecuta grandes modelos NLP/LLM en un entorno de nube a escala. Esta función es esencial en el aprendizaje experimentado, el avance del conjunto de habilidades de aprendizaje automático y el intercambio de conocimientos con los demás. Como miembro senior del equipo, el Ingeniero ML Sr. trabaja bien individualmente y en equipo. Le apasiona el aprendizaje automático y disfruta investigando las técnicas más avanzadas de PNL y LLM y aplicándolas al ámbito educativo. Tiene iniciativa y sigue sus tareas mientras se comunica con sus compañeros sobre el estado. El Ingeniero Senior de Aprendizaje Automático aplica conocimientos y habilidades directas de ML para tener un impacto directo en la mejora de las experiencias de aprendizaje de los estudiantes. Esta función tiene el valor de desafiar el estado actual y proponer ideas innovadoras. Como gran comunicador, el ingeniero sénior de aprendizaje automático trabaja con equipos multifuncionales.

Detalles del trabajo:

• Trabajar desde casa
• Lunes a viernes | 9 AM a 6 PM MST
• De 12.00 a 9.00, hora filipina

Responsabilidades:

• Trabaja en estrecha colaboración con el responsable de MLE para definir iniciativas, hojas de ruta y estrategias de PNL.
• Colabora con el equipo de productos y las partes interesadas del proyecto para convertir los requisitos empresariales en las capacidades de PNL necesarias.
• Desarrolla, despliega y optimiza modelos LLM de última generación para diversas aplicaciones de PNL.
• Utiliza técnicas NLP/LLM para descubrir información valiosa a partir de fuentes de datos no estructuradas, como transcripciones de llamadas, correos electrónicos, notas de tutores, etc.
• Utiliza la IA generativa para construir la próxima generación de experiencias de aprendizaje.
• Ejecuta todo el ciclo de vida de desarrollo de ML, incluida la investigación de modelos, el procesamiento de datos, la formación y el ajuste de modelos, la experimentación y evaluación de modelos, la mejora de modelos y la implantación de modelos.
• Colabora con el equipo de ingenieros de datos en el desarrollo y la aplicación de la cadena de procesamiento de datos para garantizar una entrada de alta calidad para la formación y la inferencia de modelos.
• Colabora con el equipo de MLOps para desplegar modelos de ML en el entorno de producción, garantizando la escalabilidad, la fiabilidad y el rendimiento.
• Colabora con los equipos de Software, Infraestructura y Seguridad para integrar sin problemas las soluciones de ML en el ecosistema.
• Se mantiene al día de las tecnologías punteras de LLM, NLP y Deep Learning, y las aplica de forma proactiva a casos de uso para impulsar la innovación.
• Trabaja con otros miembros del equipo para crear normas y directrices para ML.
• Sigue Agile, las mejores prácticas de ML y los procesos de la empresa.
• Comunica la situación y las actualizaciones a la dirección, a los miembros del equipo y a otros equipos.
• Tutela y orienta a los miembros más jóvenes del equipo.
• Investiga tendencias y necesidades de modelos ML.
• Realiza otras tareas afines que se le asignen.

Conocimientos, habilidades y aptitudes:

• Experiencia operando software/infraestructura de alta disponibilidad, tolerante a fallos, escalable y distribuida en producción utilizando prácticas GitOps (Terraform preferido).
• Experiencia con marcos MLOps existentes (Databricks, Seldon, Sagemaker, DVC, etc.).
• Gran experiencia en programación con Scala (Java), Go o Python.
• Amplia experiencia en el funcionamiento de infraestructuras de big data en un ecosistema basado en la nube (preferiblemente AWS).
• Conocimientos sólidos de gestión de tráfico y conceptos de redes.
• Experiencia con sistemas de procesamiento de flujos (ksqlDB, Spark Streaming, Apache Beam/Flink, etc.).
• Experiencia con metodologías estándar de ingeniería de software (pruebas unitarias, revisiones de código, documentos de diseño, entrega continua).
• Desarrollar e implantar servicios, SDK e infraestructuras de datos de nivel de producción haciendo hincapié en el rendimiento, la escalabilidad y el autoservicio.
• Capacidad para conceptualizar y articular ideas de forma clara y concisa.
• Experiencia empresarial o intraempresarial liderando la creación de un nuevo producto y organización.

Cualificaciones para el puesto:

Cualificaciones mínimas:

• Máster o superior en Informática, Ingeniería de Software, Ciencia de Datos, Aprendizaje Automático/Aprendizaje Profundo, Matemáticas, Física o cualquier campo relacionado.
• Más de 5 años de experiencia en el sector del desarrollo de software en un entorno de nube.
• Más de 3 años de experiencia en el sector en la creación de modelos de aprendizaje automático o aprendizaje profundo a gran escala, llevando a cabo todo el ciclo de vida de desarrollo de ML desde POC hasta el lanzamiento de producción.
• Conocimiento profundo de los conceptos de PNL y LLM, incluidos el modelado del lenguaje, la clasificación de textos, el análisis de sentimientos, la incrustación de tokens, etc.
• Conocimientos avanzados de programación como Python, R, SQL, etc.
• Experiencia práctica con uno o más marcos de aprendizaje profundo como PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, etc.
• Experiencia con plataformas líderes de nube y datos como AWS, Azure, Sagemaker, Databricks, etc.
• Experiencia en ETL de datos, ingeniería de funciones y técnicas de visualización.
• Experiencia con herramientas y API de ML de código abierto como MLFlow, Streamlit, etc.
• Excelente capacidad de resolución de problemas para analizar datos y requisitos complejos y encontrar soluciones prácticas.
• Excelente capacidad de pensamiento creativo para idear nuevas soluciones y enfoques.
• Gran capacidad de comunicación y colaboración, capaz de trabajar sin problemas con las partes interesadas de la empresa y los equipos interfuncionales.
• Sentirse cómodo en un entorno de trabajo dinámico, altamente colaborativo y de ritmo rápido.

Cualificaciones preferidas:

• Se prefiere el doctorado.
• Preferiblemente, experiencia con Databricks.
• Preferiblemente, experiencia en la plataforma en la nube AWS.