Oferta de empleo
Resumen del puesto
El equipo de Ingeniería de Aprendizaje Automático/MLOps de Royal Caribbean Group es responsable de la implementación y la iteración exitosas de soluciones de IA/ML, lo que incluye brindar asesoramiento arquitectónico y soporte de desarrollo. Algunas de nuestras áreas de enfoque incluyen el desarrollo de marcos reutilizables, la optimización y refactorización de código, el escalado de soluciones de ML y la previsión y evaluación de problemas comunes que puedan surgir en producción.
Funciones y responsabilidades esenciales
Impulsar nuevas capacidades de IA para la plataforma de aprendizaje automático, incluyendo: GenAI, OpenAI, DBRX, Mosaic ML y otras.
Crear un Centro de Excelencia para gestionar los casos de uso de GenAI, proporcionando orientación, estableciendo mejores prácticas y desarrollando soluciones.
Desarrollar, mantener y documentar marcos reutilizables mediante la mejora de los paquetes de Python existentes y la creación de nuevos.
Automatizar las pruebas e implementaciones de CI/CD incorporando las mejores prácticas de MLOps.
Implementar capacidades de monitorización para el rendimiento y la eficacia de los modelos en producción.
Cualificaciones 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 frameworks y lenguajes diseñados para el análisis de big data, incluyendo Spark, Databricks y Azure Data Factory.
Experiencia con MLOps y herramientas de seguimiento de experimentos de aprendizaje automático, como Azure DevOps y MLFlow o similares.
Requisitos mínimos:
Licenciatura en ingeniería de software, informática, ciencia de datos, matemáticas o un campo relacionado.
Más de 7 años de experiencia general en análisis de datos e IA.
Más de 5 años de experiencia con ingeniería de aprendizaje automático u operaciones de aprendizaje automático. Hasta 2 años de experiencia en ingeniería de software también pueden contabilizarse para este requisito.
Amplia capacidad de pensamiento crítico y capacidad para aprender y cuestionar procesos y soluciones complejos.
Habilidades sólidas de ingeniería de software, incluyendo el uso de entornos adecuados de desarrollo, control de calidad y producción, programación orientada a objetos, control de versiones y conocimiento de múltiples lenguajes de programación. Experiencia en la creación de pruebas de concepto y la evaluación de nuevas herramientas y tecnologías para establecer y documentar las mejores prácticas.
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