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.
Inscribete aquí