Alemania
Siemens
Adesso SE
Ingeniero Senior de Machine Learning / Científico de Datos
Alemania
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PythonDocker
Traducción automática. Consulta el original.
TU ROL *
- Desarrollo de servicios de IA: Diseñas, desarrollas e implementas nuevos modelos de Machine-Learning, que amplían de forma inteligente nuestro software, por ejemplo, para la evaluación automatizada de datos médicos, la clasificación de textos o el apoyo a la toma de decisiones en la revisión de facturas. *
- Integración de modelos y MLOps: Integras modelos de ML sin problemas en nuestra arquitectura de producto, automatizas las canalizaciones de entrenamiento y despliegue, y garantizas la trazabilidad y mantenibilidad de los modelos productivos. *
- Calidad y rendimiento: Eres responsable de la supervisión y mejora continua de la calidad de los modelos, realizas reentrenamientos y estableces métricas para la evaluación y optimización de modelos. *
- Análisis de datos e ingeniería de características: Analizas datos médicos y de facturación, extraes características relevantes y garantizas la calidad, consistencia y seguridad de los datos. *
- Colaboración interdisciplinaria: Trabajas en estrecha colaboración con especialistas, gestión de productos y desarrollo de software para integrar funciones basadas en IA en nuestro software de auditoría y crear valor práctico para aseguradoras y proveedores de servicios.
TU PERFIL *
- Estudios/Formación: Estudios universitarios finalizados con éxito en Informática, Ciencia de Datos, Informática Médica o un campo similar con enfoque técnico. *
- Experiencia: Varios años de experiencia profesional en el desarrollo, implementación y mantenimiento de modelos de Machine-Learning productivos, idealmente en un entorno regulado o basado en datos como el sector sanitario, seguros o el sector público. *
- Habilidades técnicas (ML y Ciencia de Datos): Conocimientos sólidos de Python y los frameworks de ML comunes (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), así como experiencia en evaluación de modelos e ingeniería de características. *
- Habilidades técnicas (MLOps y Arquitectura): Experiencia con herramientas y procesos de MLOps (p. ej., MLflow, Kubeflow), contenerización (Docker) y CI/CD. Se requieren conocimientos de canalizaciones de datos. *
- Habilidades blandas: Pensamiento analítico, alta capacidad de resolución de problemas, afinidad por cuestiones médicas y regulatorias, así como la capacidad de comunicar conceptos complejos de IA de forma comprensible y práctica. *
- Innovaciones: Interés en nuevas tecnologías e innovaciones (p. ej., uso de LLMs). *
- Conocimientos de idiomas: Muy buen nivel de alemán (nivel C1).
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