Descripción de Puestos: Ingeniero de Aprendizaje Automático
Descripción de Trabajo:
Estamos buscando un Ingeniero de Aprendizaje Automático entusiasta y comprometido con el área 11. En esta posición, tendrás la oportunidad de unirte a un equipo excepcional y colaborar en importantes proyectos de aprendizaje automático en nuestra empresa. Buscamos a alguien que tenga una sólida formación en matemáticas y programación, así como experiencia en aprendizaje automático y análisis de datos. Si te apasiona el aprendizaje automático y quieres trabajar en un entorno altamente estimulante, te invitamos a postularte para esta emocionante oportunidad.Funciones del Trabajo:
- Desarrollar y mejorar modelos de aprendizaje automático que se ajusten a las necesidades específicas del área 11.- Trabajar en estrecha colaboración con otros miembros del equipo, como científicos de datos y programadores, para garantizar la integración sin problemas de los modelos de aprendizaje automático en los sistemas existentes.
- Investigar y experimentar con nuevos algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para mejorar la eficacia de los modelos existentes.
- Evaluar y mejorar continuamente el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático, así como proporcionar informes regulares sobre los resultados a los interesados.
Requisitos:
- Licenciatura o maestría en Ingeniería, Ciencias de la Computación, Matemáticas o un campo relacionado.- Excelente manejo de lenguajes de programación como Python, Java o C++.
- Conocimiento sólido de técnicas de aprendizaje automático, como redes neuronales, clasificación estadística y agrupamiento.
- Experiencia práctica en proyectos de aprendizaje automático y análisis de datos.
- Excelentes habilidades de comunicación y capacidad para trabajar en equipo.
Si cumples con los requisitos y estás listo para unirte a un equipo dinámico y emocionante, envíanos tu solicitud. ¡Nos emociona conocerte y contarte más sobre esta posición única!
Preguntas para entrevista para el cargo de: Ingeniero de Aprendizaje Automático
¿Qué algoritmos de aprendizaje automático has utilizado y en qué contextos los has aplicado?
Se espera que el candidato pueda describir los diferentes algoritmos de aprendizaje automático que ha utilizado y en qué situaciones los aplicó, demostrando su conocimiento de los algoritmos y su capacidad para aplicarlos correctamente en diferentes problemas.¿Cómo seleccionas las características más importantes para un modelo de aprendizaje automático?
Se espera que el candidato pueda explicar cómo selecciona las características más importantes para un modelo de aprendizaje automático, demostrando su comprensión del proceso de creación de un modelo de aprendizaje automático y su capacidad para elegir las características correctas para optimizar el rendimiento del modelo.¿Cómo evalúas el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático?
Se espera que el candidato pueda describir cómo mide el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático, incluyendo las métricas que utiliza y cómo interpreta los resultados, demostrando su comprensión de la evaluación de modelos y su capacidad para tomar decisiones informadas basadas en los resultados de la evaluación.¿Cómo manejas la selección del modelo y la optimización de hiperparámetros?
Se espera que el candidato pueda explicar su proceso para seleccionar un modelo de aprendizaje automático y optimizar sus hiperparámetros, demostrando su comprensión de cómo se desarrollan los modelos y su capacidad para ajustarlos para una mayor precisión y rendimiento.¿Cómo aborda problemas de sobreajuste y subajuste en modelos de aprendizaje automático?
Se espera que el candidato pueda describir cómo aborda los problemas de sobreajuste y subajuste en modelos de aprendizaje automático, incluyendo cómo identifica estos problemas y cómo aborda específicamente cada uno de ellos, demostrando su comprensión de los desafíos comunes en el desarrollo de un modelo de aprendizaje automático.¿Cómo manejas el desequilibrio de clases en los datos?
Se espera que el candidato pueda explicar cómo maneja el desequilibrio de clases en los datos, incluyendo las técnicas que utiliza para equilibrar las clases y cómo implementa estas técnicas en un modelo de aprendizaje automático, demostrando su comprensión de la preparación de datos y cómo tratar conjuntos de datos desequilibrados.¿Cómo se asegura de que su modelo de aprendizaje automático está preparado para la producción?
Se espera que el candidato pueda describir cómo se asegura de que su modelo de aprendizaje automático está preparado para la producción, incluyendo las pruebas de integración, la documentación y los pasos necesarios para integrar el modelo en un sistema de producción, demostrando su capacidad para trabajar de manera efectiva en un entorno empresarial y trasladar su trabajo de un ambiente de prueba y desarrollo al mundo real.