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Desarrollador Java

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Axiom Software Solutions Limited

Philadelphia, PA, USA

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Descripción

Puesto: Desarrollador Java Ubicación: Filadelfia, Filadelfia, PA Habilidades obligatorias: Java, Spring, Jenkins, Tomcat, Python, MySQL, GIT, Desarrollo de Frameworks de Automatización de Pruebas Título universitario (o equivalente extranjero) en Ciencias de la Computación, Ingeniería o campo técnico relacionado Definir y desarrollar automatización de pruebas utilizando lo siguiente: Java J2EE, Spring, Jenkins, Tomcat, Python, MySQL, GIT y Maven Implementar usando Agile o Scrum en un entorno DevOps. Ventaja adicional con +1 año de experiencia o dominio en el desarrollo de arquitectura de productos de video y banda ancha utilizando la suite RDK/TDK. Responsabilidades Clave del Puesto: +5 años de prácticas DevOps: •Propiedad del Ciclo de Vida Completo: Supervisar soluciones a lo largo de todo su ciclo de vida, desde el diseño hasta la implementación en producción. •Solución Integral: Diseñar, desarrollar, ejecutar, capacitar, operacionalizar, monitorear y depurar soluciones de extremo a extremo. Enfocarse en mejorar la calidad y predictibilidad de los procesos. •Observabilidad y Supervisión: Mejorar la observabilidad para garantizar una supervisión completa del proceso de preparación para lanzamiento de extremo a extremo. •Optimización de Procesos: Desarrollar e implementar mejoras de procesos para aumentar la velocidad y eficiencia del equipo. •Colaboración e Integración: Trabajar estrechamente con otros ingenieros, integrando prioridades empresariales y funcionales en las soluciones. Actuar como colaborador clave en entornos complejos y de alto riesgo. •Operacionalización: Operacionalizar con éxito las soluciones en producción para garantizar funcionalidad perfecta y impacto efectivo. 2. +5 años de experiencia en BDD y Automatización de Pruebas: •Tener un buen entendimiento de la estrategia de Desarrollo Dirigido por Negocio. •Explorar temas avanzados como gestión de datos de prueba, refactorización de escenarios e integración de BDD con pipelines de integración continua/despliegue continuo (CI/CD). •Desarrollar y ejecutar planes de prueba de alta calidad de manera eficiente en pilas RDK aprovechando la automatización y herramientas para detectar defectos rápidamente y asegurar la confiabilidad de la cobertura de pruebas. 3. +5 años en Herramientas e Infraestructura de Automatización de Pruebas: •Familiarizarse con herramientas y frameworks de automatización para desarrollo, ejecución e informes de pruebas. •Mantener la automatización de pruebas, incluyendo la selección de herramientas adecuadas, configuración de entornos e integración con sistemas de control de versiones. 4. +5 años en Ingeniería de Confiabilidad y Optimización de Procesos: •Explorar estrategias para optimizar la cobertura de validación para configuraciones domésticas independientes. •Aplicar DevOps para reducir el tiempo entre la entrega del banco de pruebas y la aceptación por parte de los equipos receptores mediante métricas de confiabilidad. 5. Habilidades de Colaboración y Comunicación: •Comunicarse y colaborar eficazmente dentro del equipo y con las partes interesadas. •Aplicar metodologías ágiles para mejorar el trabajo en equipo y la productividad. •Participar en actividades multifuncionales como planificación conjunta de sprints, revisión de lista de tareas pendientes y reuniones retrospectivas para fomentar alineación y comprensión compartida entre los equipos. 6. Aprendizaje y Mejora Continuos: •Practicar el aprendizaje y mejora continuos para el desarrollo permanente de habilidades y crecimiento profesional. •Mantenerse actualizado sobre tendencias del sector y mejores prácticas. •Poner al equipo primero. Valorar el crecimiento individual y el éxito colectivo. 7. Ser responsables de la experiencia del cliente: pensar y actuar de formas que pongan a nuestros clientes en primer lugar, ofrecerles opciones digitales sin interrupciones en cada punto de contacto y convertirlos en promotores de nuestros productos y servicios. Dominar el tema: ser entusiastas aprendices, usuarios y defensores de nuestra tecnología, productos y servicios revolucionarios, especialmente nuestras herramientas y experiencias digitales. 8. Ganar en equipo: lograr grandes cosas trabajando juntos y estando abiertos a nuevas ideas. Ser parte activa del Sistema Net Promoter, una forma de trabajar que incorpora más comentarios de empleados y clientes a la empresa, uniéndose a reuniones breves, realizando devoluciones de llamadas y ayudándonos a elevar oportunidades para mejorar con nuestros clientes. Impulsar resultados y crecimiento. Respetar y promover la inclusión y diversidad. Hacer lo correcto para nosotros mismos, nuestros clientes, inversionistas y nuestras comunidades.

Fuentea:  workable Ver publicación original

Ubicación
Philadelphia, PA, USA
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Rol: Ingeniero de ML Ubicación: Sunnyvale CA o Austin, TX (Híbrido) Duración: Solo contrato W2. Descripción del trabajo: • Un ingeniero de aprendizaje automático con experiencia de 5 a 10 años para construir sistemas eficientes de inteligencia artificial basados en datos que mejoren nuestras capacidades de automatización predictiva. • El candidato debe tener gran habilidad en estadística y programación, con la capacidad de evaluar, analizar y organizar grandes volúmenes de datos con confianza. • El candidato también debe ser capaz de ejecutar pruebas y optimizar modelos y algoritmos de aprendizaje automático. • Resolver problemas complejos con conjuntos de datos multinivel y optimizar bibliotecas y marcos de trabajo existentes de aprendizaje automático • Colaborar con otros científicos de datos, analistas de datos, ingenieros de datos y arquitectos de datos en sistemas y aplicaciones de producción • Identificar diferencias en la distribución de datos que podrían afectar potencialmente el rendimiento del modelo en aplicaciones del mundo real • Construir canalizaciones de datos optimizadas para alimentar modelos de aprendizaje automático • Realizar pruebas y experimentos de aprendizaje automático y documentar hallazgos y resultados • Entrenar, volver a entrenar y monitorear sistemas y modelos de aprendizaje automático según sea necesario Habilidades requeridas: • Experiencia práctica con Python (conceptos de OOP, LaMDA), TensorFlow, PyTorch y Keras, ML (modelo estadístico, redes neuronales, etc.), • Experiencia con Fast API, Rest API • Conocimientos prácticos de SQL • Amplias habilidades matemáticas y de informática, con un profundo conocimiento de probabilidad, estadística y algoritmos • Dominio del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, incluyendo redes neuronales y modelos de lenguaje grandes (LLMs
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