Ingeniero de Aprendizaje Automático

Acerca de la Empresa

Google es una empresa tecnológica global líder, conocida por sus innovaciones en búsquedas en internet, computación en la nube, software y hardware. Nuestra misión es organizar la información mundial y hacerla universalmente accesible y útil. En Google, creemos en el poder de la tecnología para transformar vidas y buscamos mentes brillantes para ayudarnos a construir el futuro.

Descripción del Trabajo

Estamos buscando un Ingeniero de Aprendizaje Automático talentoso y apasionado para unirse a nuestro equipo en Aurora, CO. En esta función, diseñará, desarrollará e implementará sistemas de aprendizaje automático escalables y robustos que potenciarán nuestros productos y servicios. Colaborará estrechamente con equipos de datos, producto e ingeniería para identificar oportunidades donde el ML pueda generar un impacto significativo, desde la mejora de algoritmos de búsqueda hasta la optimización de experiencias de usuario.

Responsabilidades Clave

• Diseñar, construir y mantener modelos de aprendizaje automático y pipelines de datos.
• Implementar, entrenar y evaluar modelos de ML utilizando frameworks relevantes (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch).
• Colaborar con científicos de datos y equipos de producto para comprender los requisitos empresariales y traducirlos en soluciones técnicas.
• Optimizar los modelos de ML para el rendimiento, la escalabilidad y la fiabilidad en entornos de producción.
• Realizar experimentos, analizar resultados y presentar hallazgos a las partes interesadas.
• Mantenerse al tanto de los últimos avances en aprendizaje automático e inteligencia artificial.

Habilidades Requeridas

• Maestría o Doctorado en Ciencias de la Computación, Ingeniería o un campo relacionado, o experiencia laboral equivalente.
• 3+ años de experiencia profesional en ingeniería de aprendizaje automático o roles similares.
• Competencia en Python y al menos un framework de ML (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).
• Experiencia práctica con pipelines de datos y plataformas en la nube (GCP, AWS o Azure).
• Sólida comprensión de los fundamentos del aprendizaje automático, incluyendo algoritmos, estructuras de datos y principios estadísticos.
• Capacidad probada para resolver problemas complejos y desarrollar soluciones innovadoras.

Cualificaciones Preferidas

• Experiencia con Big Data (Spark, Hadoop) y bases de datos NoSQL.
• Familiaridad con prácticas de DevOps e infraestructura como código (CI/CD, Kubernetes, Docker).
• Publicaciones en conferencias o revistas de ML revisadas por pares.
• Experiencia en el desarrollo de sistemas de ML en producción a gran escala.

Ventajas y Beneficios

• Paquete de compensación competitivo (salario base, bonificaciones y equidad).
• Seguro médico, dental y de visión completo.
• Planes de jubilación 401(k) con aportaciones de la empresa.
• Generoso tiempo libre remunerado y vacaciones.
• Opciones de desarrollo profesional y aprendizaje continuo.
• Programas de bienestar y apoyo para empleados.
• Beneficios de viaje y transporte.
• Entorno de trabajo innovador y colaborativo.

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