Consultor Machine Learning H/M
Gfi
Sevilla, ES
hace 17 horas

Descripción del puesto

El candidato utilizará técnicas en recuperación de información, análisis de datos y modelado estadístico para construir nuevos modelos de aprendizaje automático.

Incluye todo el ciclo de vida, recopilación de datos, ingeniería de características, desarrollo de modelos, capacitación, pruebas e implementación en producción.

Debe demostrar una buena comprensión de Machine Learning y Deep Learning : conocimiento de marcos y bibliotecas comunes de ML Keras, PyTorch, Tensorflow, scikit-learn y una buena comprensión de la ingeniería de software, lenguajes de programación funcionales u orientados a objetos.

Experiencia laboral con lenguajes de programación como Python, C ++, Golang o Scala en los campos de aprendizaje automático o análisis de datos.

Capacidad para desarrollar prototipos y algoritmos (por ejemplo, búsqueda, clasificación, optimización, programación dinámica) mientras se realizan tareas de ingeniería de datos en torno a la agregación y sintetización de datos a partir de una multitud de fuentes de datos estructurados y no estructurados.

  • Capacidad para usar técnicas y juegos de herramientas para combinar datos o analizar flujos de datos en tiempo real; limpieza de datos;
  • preparación de datos; procesamiento de datos; fusión y análisis. Capacidad de convertir rápida y efectivamente la investigación conceptual o académica en modelos y códigos de trabajo.

    Crear nuevas capacidades de ML en lugar de simplemente integrar componentes de código abierto existentes u operar una solución de proveedor.

  • Conocimiento del diseño general del sistema, la arquitectura y la seguridad de la red. Familiaridad con las siguientes tecnologías / conjuntos de herramientas;
  • SIEM, IDS / IPS, detección y respuesta de punto final. Tener conocimiento de tecnologías de seguridad comunes (como cortafuegos, servidores proxy, DLP, VPN).

    Perfil

    El candidato utilizará técnicas en recuperación de información, análisis de datos y modelado estadístico para construir nuevos modelos de aprendizaje automático.

    Incluye todo el ciclo de vida, recopilación de datos, ingeniería de características, desarrollo de modelos, capacitación, pruebas e implementación en producción.

    Debe demostrar una buena comprensión de Machine Learning y Deep Learning : conocimiento de marcos y bibliotecas comunes de ML Keras, PyTorch, Tensorflow, scikit-learn y una buena comprensión de la ingeniería de software, lenguajes de programación funcionales u orientados a objetos.

    Experiencia laboral con lenguajes de programación como Python, C ++, Golang o Scala en los campos de aprendizaje automático o análisis de datos.

    Capacidad para desarrollar prototipos y algoritmos (por ejemplo, búsqueda, clasificación, optimización, programación dinámica) mientras se realizan tareas de ingeniería de datos en torno a la agregación y sintetización de datos a partir de una multitud de fuentes de datos estructurados y no estructurados.

  • Capacidad para usar técnicas y juegos de herramientas para combinar datos o analizar flujos de datos en tiempo real; limpieza de datos;
  • preparación de datos; procesamiento de datos; fusión y análisis. Capacidad de convertir rápida y efectivamente la investigación conceptual o académica en modelos y códigos de trabajo.

    Crear nuevas capacidades de ML en lugar de simplemente integrar componentes de código abierto existentes u operar una solución de proveedor.

  • Conocimiento del diseño general del sistema, la arquitectura y la seguridad de la red. Familiaridad con las siguientes tecnologías / conjuntos de herramientas;
  • SIEM, IDS / IPS, detección y respuesta de punto final. Tener conocimiento de tecnologías de seguridad comunes (como cortafuegos, servidores proxy, DLP, VPN).

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