Líder de Desarrollo en IA y Machine Learning en Capital Empresarial Horizonte

Capital Empresarial Horizonte Empresa Mexicana especialista en Recursos Humanos y Tecnologías de la Información solicita:

Líder de Desarrollo en IA y Machine Learning

Estamos en búsqueda de un experto de Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático, para diseñar e implementar un aplicativo AI

Requerimos:

• Ing. En Sistemas, Matemáticas aplicadas a la computación, etc..
• Ingles avanzado ( tendrá contacto con gente de EEUU)
• Conocimientos sólidos en inteligencia artificial y aprendizaje automático.
• Experiencia en  desarrollo desde cero de aplicaciones de AI  (Copilot, Chat GPT, Etc…)
• Conocimientos en procesamiento de lenguaje natural (NLP) y visión por computadora.
• Habilidades para desempeñar el rol de Machine Learning Engineer : desde el diseño hasta la implementación.
• Llevar acabo el ciclo de vida de la aplicación de AI.
• Alto conocimiento matemático para entender e interpretar las leyes de Fouirer
• El aplicativo tendrá la capacidad de dar respuestas inteligentes

Funciones:

1.- Crear pipelines de entrenamiento, evaluación y despliegue de modelos de forma automatizada, utilizando herramientas como Apache Airflow o Kubeflow.

2.- Utilizar herramientas como Git para gestionar el código fuente y los modelos de IA, permitiendo un seguimiento de los cambios y la colaboración entre equipos.

3.- Gestión de recursos: Utilizar herramientas de orquestación de contenedores como Kubernetes para gestionar los recursos de computación necesarios para entrenar y desplegar modelos de IA.

4.- Monitoreo y mantenimiento: Implementar sistemas de monitoreo para realizar un seguimiento del rendimiento de los modelos en producción y garantizar su correcto funcionamiento a lo largo del tiempo.

5.- Integración continua y despliegue continuo (CI/CD): Aplicar prácticas de CI/CD para automatizar el proceso de desarrollo, pruebas y despliegue de modelos de IA de forma rápida y segura.

6.- Gestión de datos: Utilizar herramientas de gestión de datos y almacenamiento como DVC (Data Version Control) para gestionar conjuntos de datos y garantizar la reproducibilidad de los experimentos.

7.-Desempeñar el rol de Machine Learning Engineer, sólido conocimiento en matemáticas, estadísticas, programación y aprendizaje automático, así como habilidades en el manejo de herramientas y bibliotecas de aprendizaje automático como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, entre otras.

8.-Alto conocimiento matemático para entender e interpretar las leyes de Fouirer al aplicativo

Herramientas

• 1.-Habilidades en programación en lenguajes como Python, Java, C++ o similares.
• 2.-TensorFlow
• 3.-PyTorch
• 4.- Scikit-learn
• 6.- OpenCV
• 7.- MLOps, o DevOps para Machine Learning
• 8.- dataset
• 9.- Manejo de base de datos ( SQL, PL SQL, T SQL, ETC…)

Ofrecemos: