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Líder, Ingeniero/a de Operaciones de Aprendizaje Automático (Miami)

España Hace 30 días

Oferta de empleo

El equipo de Ingeniería de Aprendizaje Automático de Royal Caribbean Group tiene una oportunidad de carrera emocionante para un Ingeniero Líder de Operaciones de Aprendizaje Automático a tiempo completo que reporte al Gerente de Ingeniería de Aprendizaje Automático.

Este puesto trabajará en el sitio en Miami o Miramar, Florida.

Resumen del puesto

Estamos buscando un Ingeniero Líder de Plataforma de Aprendizaje Automático/MLOps altamente capacitado con una sólida experiencia en Ingeniería de Software y DevOps. Como Ingeniero Líder de MLOps, (1) brindará soporte a muchos proyectos de IA/ML de tamaño pequeño a mediano en estrecha colaboración con científicos de datos, ingenieros de datos y partes interesadas comerciales en los proyectos; y (2) tendrá responsabilidades centralizadas para crear capacidades de IA más amplias para el equipo de Ciencia de Datos, incluido GenAI.

Funciones y responsabilidades esenciales

Impulsar nuevas capacidades de IA para la plataforma de ML, incluidas: GenAI, OpenAI, DBRX, Mosaic ML y otras.
Crear un centro de excelencia para gestionar los casos de uso de GenAI, proporcionando orientación, estableciendo las mejores prácticas y creando soluciones.
Brindar soporte y orientación a múltiples proyectos de ciencia de datos.
Crear, mantener y documentar marcos reutilizables mejorando los paquetes de Python existentes y creando otros nuevos.
Automatizar las pruebas y las implementaciones de CI/CD incorporando las mejores prácticas de MLOps.
Implementar capacidades de monitoreo para el rendimiento y la eficacia del modelo en producción.
Mantener y mejorar el sitio web interno de Azure OpenAI que se utiliza en toda la empresa.

Calificaciones preferidas

Máster o doctorado en informática, ciencia de datos, matemáticas o un campo relacionado.
Experiencia en la creación y el mantenimiento de paquetes de Python.
Experiencia con marcos y lenguajes de desarrollo web (JavaScript, reactJS, Flask u otros).
Familiaridad con marcos y lenguajes diseñados para análisis de big data, incluidos Spark, Databricks y Azure Data Factory.
Experiencia con herramientas de seguimiento de experimentos de MLOps y ML, como Azure DevOps y MLFlow o similares.
Experiencia con servicios de computación en la nube como Microsoft Azure, Amazon Web Services y/o Google Cloud Platform
Familiaridad con diferentes técnicas de ciencia de datos: estadística, aprendizaje automático o IA cognitiva.

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