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iSoftTek Solutions Inc
Charlotte, NC, USA
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CompartirIngeniero de ML Ubicación: Charlotte, NC o Malvern, PA (híbrido: 3 días por semana en oficina) Duración: 06 meses Años de experiencia: 10 Descripción del trabajo: Descripción general: Estamos buscando Ingenieros de ML de pila completa para apoyar el programa de Hiperpersonalización para nuestro cliente de servicios financieros, una iniciativa clave orientada a mejorar la personalización en los servicios financieros. Este puesto requiere personas enfocadas en resultados y con un profundo conocimiento de la plataforma tecnológica de AWS y la personalización en servicios financieros. Responsabilidades: • Integrar modelos de IA/ML con múltiples fuentes de datos: Garantizar un flujo de datos fluido hacia y desde los modelos. • Ajustar modelos existentes: Optimizar el rendimiento y adaptar los modelos a requisitos cambiantes. • Crear y mantener canalizaciones de datos: Diseñar e implementar procesos ETL para respaldar la integración de modelos. • Supervisar y gestionar modelos de ML en producción: Implementar prácticas de MLOps para el monitoreo, seguimiento y mantenimiento de modelos. • Colaborar con equipos multifuncionales: Trabajar estrechamente con científicos de datos, ingenieros de datos y otras partes interesadas para entregar soluciones de ML robustas. • Impulsar arquitecturas y mejores prácticas de ingeniería: Liderar esfuerzos para establecer y aplicar mejores prácticas en la construcción del marco de integración. Habilidades técnicas: • Dominio de Python y bases de datos SQL: Esencial para tareas de manipulación e integración de datos. • Experiencia con servicios en la nube de AWS: Incluyendo, entre otros: o SageMaker o Lambda o Glue o S3 o IAM o CodeCommit o CodePipeline o Bedrock • Experiencia con herramientas de gestión de canalizaciones de datos y flujos de trabajo: Como Apache Airflow o AWS Step Functions. • Conocimiento de técnicas ETL, modelado de datos y conceptos de almacenes de datos: Para construir canalizaciones de datos eficientes. • Familiaridad con plataformas y herramientas de IA/ML: Incluyendo TensorFlow, PyTorch, MLflow y otras. • Conocimiento de prácticas de MLOps: Incluyendo monitoreo de modelos, detección de deriva de datos y automatización de canalizaciones. • Experiencia con Docker y AWS ECR: Para la contenerización de aplicaciones de ML.
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Texas, USA
