NeuralWorks es una compañía de alto crecimiento fundada hace aproximadamente 2 años. Estamos trabajando a toda máquina en cosas que darán que hablar.
Somos un equipo donde se unen la creatividad, curiosidad y la pasión por hacer las cosas bien. Nos arriesgamos a explorar fronteras donde otros no llegan: un modelo predictor basado en monte carlo, una red convolucional para detección de caras, un sensor de posición bluetooth, la recreación de un espacio acústico usando finite impulse response.
Estos son solo algunos de los desafíos, donde aprendemos, exploramos y nos complementamos como equipo para lograr cosas impensadas.
Trabajamos en proyectos propios y apoyamos a corporaciones en partnerships donde codo a codo combinamos conocimiento con creatividad, donde imaginamos, diseñamos y creamos productos digitales capaces de cautivar y crear impacto.
El equipo de Analytics trabaja en diferentes proyectos que combinan volúmenes de datos enormes e IA, como detectar y predecir fallas antes que ocurran, optimizar pricing, personalizar la experiencia del cliente, optimizar uso de combustible, detectar caras y objetos usando visión por computador.
Como Lead Machine Learning, trabajarás gestionando y coordinando los diferentes géneros de machine learning engineer en el equipo. Trabajarás dentro de un equipo multidisciplinario con Data Scientist, Translators, DevOps, Data Architect, entre otros. Tu rol será extremadamente importante y clave para el desarrollo y ejecución de los proyectos. Estarás a cargo de aumentar la velocidad de entrega, mejorar la calidad y la seguridad del código, entender la estructura de los datos y optimizar los procesos para el equipo de desarrollo.
En cualquier proyecto que trabajes, esperamos que tengas un gran espíritu de colaboración, una pasión por la innovación y el código y una mentalidad de automatización antes que procesos manuales.
Tu trabajo consistirá en:
Liderar equipos, coordinando las tareas y proyectos de los Machine Learning EngineerParticipar en mesas de decisiónDirigir al equipo de MLE y priorizar asignación de staffingPromover la excelencia y las mejores prácticas en todo el equipoPromover una cultura técnica impulsando los productos de datos con las prácticas DevSecOps, SRE y MLOpsCalificaciones claveAl menos 4 años de experiencia como Machine Learning, Software Engineer, otrosAl menos 3 años de experiencia liderando un equipo de ingeniería de softwareEntendimiento de flujo de vida completo modelos de Machine LearningExcelentes habilidades de comunicación y colaboración, con capacidad para trabajar eficazmente en equipos multidisciplinarios y comunicar conceptos técnicos a partes interesadas no técnicasBuen manejo de inglésHabilidades de comunicación y trabajo colaborativoExperiencia con plataformas de computación en nube, como AWS o GCPAgilidad para visualizar posibles mejoras, problemas y soluciones en Arquitecturas.Experiencia en Infrastructure as Code, observabilidad, monitoreo. Contenedores (Docker), Docker compose y Kubernetes.Experiencia con plataformas de MLOps, tales como MLFlow, GCP Vertex, AWS SageMaker, MLRun, weights & biases, Neptune AI, otros.Experiencia con CI/CD y herramientas tales como Jenkins, GitHub Actions, CodeShips, entre otros.BeneficiosBono por desempeñoBono de almuerzo mensual y almuerzo de equipo los viernesHorario flexibleFlexibilidad entre oficina y home officeMedio día libre el día de tu cumpleañosInscripción en Coursera con plan de entrenamiento a medidaEstacionamiento de bicicletasSalida de "teambuilding" mensual#J-18808-Ljbffr
