Mexiko
Concesionaria Vuela Compañía de Aviación S.A.P.I
Corning
Machine Learning Engineer
Mexiko
Monterrey, Nuevo León, Mexico
PythonDockerKubernetes
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Über die Stelle
Sind Sie bereit, machine learning Ideen in zuverlässige Lösungen zu verwandeln, die die Produktherstellung verbessern?
Was ist Ihre Rolle?
Als Machine Learning Engineer arbeiten Sie in einem kollaborativen technischen Team, um machine learning Lösungen zu erstellen, bereitzustellen, zu überwachen und zu warten, die einen messbaren Geschäftswert schaffen. Sie arbeiten mit Data Scientists, Analytics-Führungskräften, IT und Fertigungsteams zusammen, um Modelle von der Experimentierphase in skalierbare und zuverlässige Produktionsumgebungen zu überführen. Diese Stelle ist in Monterrey angesiedelt und erfordert regelmäßige Präsenz vor Ort mit hybrider Flexibilität.
Hauptverantwortlichkeiten und Aufgaben der Position
- Teilnahme an der Entwicklung und Wartung von End-to-End machine learning Pipelines, einschließlich Datenerfassung, Vorverarbeitung, Training, Validierung, Bereitstellung, Überwachung und Neutraining.
- Zusammenarbeit mit Data Scientists und Ingenieuren, um Prototypen und experimentelle Modelle in produktionsreife Lösungen zu übersetzen.
- Unterstützung des Modell-Servings durch APIs, Batch-Jobs oder Echtzeitsysteme und Anwendung von MLOps-Praktiken für Versionierung, Orchestrierung, Überwachung und CI/CD.
- Fehlerbehebung bei Daten-, Modell-, Bereitstellungs- und Integrationsproblemen unter Beibehaltung klarer technischer Dokumentation und Teilnahme an Code-Reviews.
Was müssen Sie mitbringen?
- Bachelor-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen, Data Science, Software Engineering, Data Engineering oder einem verwandten technischen Bereich.
- 0-2 Jahre Erfahrung in machine learning, Data Science, Data Engineering, Software Engineering oder relevanten praktischen akademischen, Praktikums-, persönlichen oder beruflichen Projekten.
- Starke Python-Grundlagen und praktische Erfahrung mit mindestens einer machine learning-Bibliothek oder einem Framework wie scikit-learn, TensorFlow oder PyTorch.
- Verständnis des machine learning-Lebenszyklus und die Fähigkeit, ein Projekt, Ihren persönlichen Beitrag, die verwendeten Tools und das Ergebnis klar zu erklären.
- Grundlegende Kenntnisse von Datenpipelines, Datenbanken, APIs, Softwareentwicklungspraktiken oder Workflow-Automatisierung.
- Fortgeschrittene technische und geschäftliche Englischkenntnisse, sowohl schriftlich als auch mündlich.
- Fähigkeit, mindestens zwei Tage pro Woche vor Ort in Monterrey zu arbeiten und nach Bedarf standortbezogene Projekte zu unterstützen.
Was wäre ein Plus?
- Erfahrung mit Databricks, MLflow, Kubeflow, Docker, Kubernetes, CI/CD oder anderen MLOps/DevOps-Tools.
- Erfahrung mit Fertigungs-, Industrie-, Prozess-, Anlagen- oder Produktionsdaten.- Ein GitHub-Portfolio oder andere Beispiele, die praktische technische Arbeit demonstrieren.
Was bieten wir an?
- Wettbewerbsfähige Leistungen, die über die Anforderungen des mexikanischen Rechts hinausgehen.
- Möglichkeit, an wirkungsvollen machine learning-Initiativen zu arbeiten, die die Fertigung und die Geschäftstransformation unterstützen.
- Kollaborative globale Umgebung mit Einblicken in Data Science, IT, Analytics und Fertigungsteams.
- Lern- und Karriereentwicklung in einer wachsenden technischen Organisation.
Corning verpflichtet sich, Chancengleichheit am Arbeitsplatz zu bieten und bittet um angemessene Vorkehrungen gemäß den geltenden Gesetzen. Personen mit Behinderungen oder aufrichtigen religiösen Überzeugungen können angemessene Vorkehrungen beantragen, um am Bewerbungs- oder Vorstellungsgespräch teilzunehmen, wesentliche Arbeitsaufgaben zu erfüllen oder andere Vorteile und Privilegien der Beschäftigung zu erhalten. Um eine angemessene Vorkehrung im Zusammenhang mit Behinderungen oder Religion zu beantragen, kontaktieren Sie uns bitte unter accommodations@corning.com.
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