Ingeniero MLOps (NJ)

Descripción

Resumen: Tiger Analytics busca ingenieros experimentados en aprendizaje automático para unirse a una firma consultora de análisis avanzado de rápido crecimiento, construyendo equipos globales y permitiendo generar valor empresarial a partir de los datos para empresas de la lista Fortune 500. Aspectos destacados: 1. Unirse a una firma consultora de análisis avanzado de rápido crecimiento 2. Trabajar con empresas de la lista Fortune 500 3. Oportunidad de desarrollo profesional significativo Tiger Analytics busca ingenieros experimentados en aprendizaje automático para unirse a nuestra firma consultora de análisis avanzado de rápido crecimiento. Nuestros empleados aportan una profunda experiencia en aprendizaje automático, ciencia de datos e inteligencia artificial. Somos el socio de análisis de confianza de múltiples empresas de la lista Fortune 500, ayudándolas a generar valor empresarial a partir de los datos. Nuestro valor empresarial y liderazgo han sido reconocidos por diversas firmas de investigación de mercado, incluidas Forrester y Gartner. Estamos buscando talento de primer nivel mientras continuamos construyendo el mejor equipo global de consultoría analítica del mundo. Usted será responsable de: Ingeniero de ML con 5 a 7 años de experiencia en TI. Entrenamiento, construcción, despliegue, pruebas y monitoreo de modelos y pipelines mediante AWS SageMaker, AWS CFT, AWS CodePipeline, Lambda, etc. Desarrollo de DAGs en Airflow para ejecutar pipelines de entrenamiento y puntuación Desarrollo de un marco de pruebas con Pytest Implementación de una solución de monitoreo mediante una solución personalizada utilizando Lambda y Dash Desarrollo de soluciones de calidad de datos, posiblemente aprovechando Great Expectations. Requisitos Título universitario o superior en informática o disciplina afín, con más de 5 años de experiencia laboral Capacidad para colaborar con ingenieros de datos y científicos de datos en la construcción de pipelines de datos y modelos, y ayudar en la ejecución de pruebas y experimentos de aprendizaje automático Experiencia en AWS: SageMaker (ProcessingJobs, TrainingModels, EndPoints) Experiencia en Lambda, CloudFormation o Terraform, Apache Airflow, Astronomer, Docker Conocimientos sobre modelos tradicionales de aprendizaje automático. Python, Spark, Hadoop y Docker, con énfasis en buenas prácticas de programación en entornos de integración continua, evaluación de modelos y diseño experimental Conocimientos de frameworks de ML como Scikit-learn, TensorFlow y Keras. Experiencia con Pandas, sklearn, NumPy y SciPy Habilidades adicionales requeridas Conocimientos sobre bases de datos/ingeniería de datos. Experiencia con Oracle, Spark, Hadoop, Athena, API, FastAPI, Flask, REST Conocimientos sobre MLflow, Airflow y Kubernetes Experiencia en entornos cloud y conocimientos sobre servicios de AWS, Service Catalog, SNS, SES Beneficios Este puesto ofrece una excelente oportunidad de desarrollo profesional significativo en un entorno emprendedor de rápido crecimiento y desafiante, con un alto grado de responsabilidad individual.