INGENIERO EN CIENCIA DE DATOS
Descripción de la oferta de empleo
Conocimientos en Inteligencia Artificial, Machine Learning o Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) es una ventaja.
Experiencia en Machine Learning Desarrollo de Modelos de ML.
Experiencia práctica en diseño, entrenamiento, validación y despliegue de modelos de Machine Learning.
Algoritmos de ML.
Profundo conocimiento de algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado, especialmente aquellos aplicables a reconocimiento de patrones de voz.
Procesamiento de Voz y Lenguaje Natural Técnicas de Procesamiento de Voz.
Experiencia en el uso de técnicas de procesamiento de voz, como la Transformada de Fourier, Cepstrum, y análisis espectral.
Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN).
Conocimiento en técnicas de PLN aplicadas a la transcripción y análisis de diálogos.
Bibliotecas y Herramientas de Voz.
Familiaridad con herramientas y bibliotecas específicas como Librosa, Kaldi, librosa, Praat, y herramientas de ASR (Automatic Speech Recognition) como DeepSpeech o Wav2Letter.
Programación y Herramientas Lenguajes de Programación.
Dominio de Python, con conocimiento en librerías como TensorFlow, Keras, PyTorch, y Scikit-learn.
Procesamiento de Datos.
Experiencia en manipulación y preprocesamiento de datos usando Pandas, NumPy, y otros.
Frameworks de ML.
Experiencia con frameworks de Machine Learning y Deep Learning, como TensorFlow, PyTorch y Keras.
Herramientas de Data Science.
Conocimiento de herramientas como Jupyter Notebook para experimentación y desarrollo.
Experiencia en Proyectos Reales Proyectos de Voz.
Haber trabajado en proyectos relacionados con el reconocimiento de voz, análisis de sentimiento de voz o transcripción automática.
Implementación de Modelos en Producción.
Experiencia en llevar modelos de ML a entornos de producción, incluyendo la optimización y monitoreo de modelos.
Conocimientos en DevOps y MLOps Despliegue de Modelos.
Conocimiento en contenedores (Docker) y orquestación (Kubernetes) para el despliegue de modelos.
CICD.
Familiaridad con prácticas de integración y despliegue continuo (CI/CD).
Versionado de Modelos.
Uso de herramientas como MLflow o DVC para el versionado y seguimiento de experimentos de ML.
Habilidades Blandas y Adicionales Análisis y Resolución de Problemas.
Habilidades analíticas y capacidad para resolver problemas complejos.
Comunicación Efectiva.
Capacidad para documentar y comunicar de manera efectiva los procesos y resultados del desarrollo del modelo.
Trabajo en Equipo.
Habilidad para trabajar de manera colaborativa con otros desarrolladores, científicos de datos y stakeholders.
Gestión de Proyectos.
Experiencia en la gestión de proyectos ágiles (Scrum, Kanban).
Nivel de educación deseada.
Superior - titulado Nivel de experiencia deseada.
Nivel Experto Habilidades.
CIENCIA DE DATOS MACHINE LEARNING PYTHON
Detalles de la oferta
- Devhive
- 22/05/2024
- 20/08/2024
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