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Machine Learning Engineer en Falabella Retail

Empleo finalizado - No se reciben más postulantes

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Falabella es una de las compañías más grandes y consolidadas de América Latina. Desarrolla su actividad comercial a través de varias áreas de negocio, siendo las principales, la tienda por departamentos, grandes superficies, mejoramiento y construcción del hogar, compañía de financiamiento comercial CMR, banco, viajes y seguros Falabella. La tienda por departamentos es hoy por hoy, la más importante de Sudamérica con más de 65.000 colaboradores con presencia en Chile, Argentina, Perú y Colombia.

Requerimientos del cargo

Falabella está impulsando iniciativas de ciencias de datos e inteligencia artificial en todos sus
departamentos. Nuestras iniciativas agregan valor a nuestros clientes mediante datos,
mejorando la gestión del negocio y nuestros servicios. Para esto estamos construyendo nuevas
capacidades y una nueva forma de trabajar.

Buscamos a un Machine Learning Engineer para ayudarnos a extraer valor desde los datos.
Guiarás a los ingenieros de datos en los procesos de captura, logística, y transformación de
datos. Serás el responsable de orquestar el entrenamiento y predicción a escala de estos
modelos tanto en desarrollo como producción.

Funciones:
-Entender los requerimientos de negocio, y desarrollar los modelos en función de
obtener los resultados.
- Gestionar los recursos (infraestructura como código), plataformas, datos, e ingenieros
para asegurar los compromisos.
- Analizar los diferentes algoritmos de ML que puedan ser utilizados para el problema y
lograr priorizarlos en función a su probabilidad de éxito y/o complejidad.
- Explorar y visualizar los datos para obtener entendimiento desde ellos y prevenir
problemas de performance debido a errores, sesgos y/o información del futuro. Esto
incluye también análisis sobre las predicciones de los modelos.
- Verificar la calidad de datos, y asegurarla en función a relevar reglas de limpieza de
datos o criterios de negocio.
- Supervisar los procesos de adquisición de datos en función de necesitar ingestar más
data en los proyectos.
- Encontrar y priorizar data sets en sistemas internos o externos que puedan ser
utilizados para enriquecer los procesos.
- Definir: estrategias de validación, de modelos, procesos y resultados de los modelos, los preprocesamientos e ingeniería de features aplicable a cada dataset, y los pipelines de enriquecimiento de datos
- Entrenar los modelos y supervisor su híper-parametrización.
- Analizar los errores de los modelos y definir su plan de corrección y/o mitigación.
-Instalar modelos en producción.
- Sugerir mejoras para evolucionar la arquitectura de las soluciones, en pos de obtener
procesos desacoplados, serverless y stateless.

Requisitos

- Título profesional de Ingeniería Civil Computación, Ingeniería Industrial en Computación, Ingeniería en Computación, Computación, Ingeniería Informática o afín, carreras STEM (Ciencias, Tecnología, Ingeniería o Matemáticas).
- Conocimiento de frameworks utilizados para Deep Learning como TensorFlow,
PyTorch o Keras (excluyente).
- Conocimiento Avanzado en Python y sus librerias para Machine Learning, Data
Engineering e IA (excluyente).
- Conocimiento en el manejo y visualización de datasets complejos (alta
volumetría, alta complejidad, e información no estructurada).
- Habilidad para determinar requerimientos de hardware para ejecutar los modelos
de Machine Learning, tanto para predicción online como offline.
- Familiaridad con Linux.
- Requisitos deseables: Inglés, conocimiento de Kubeflow o Contenedores, y conocimiento en herramientas cloud, especialmente Google Cloud Platform.
- Mínimo 2 años de experiencia.

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