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Ingeniero/a de Machine Learning en Quantcast (Híbrido, Reino Unido)

Desarrolla y mejora sistemas escalables de machine learning en tiempo real para la plataforma publicitaria basada en IA de Quantcast. Probarás enfoques de modelado, optimizarás servicios de alto rendimiento y colaborarás con científicos e ingenieros experimentados.

GBReino UnidoHíbridoTiempo completoJuniorIntermedioIdioma Obligatorio: inglésIngeniero de aprendizaje automático
JavaNumpyPandasPythonPyTorchScikit-LearnSistemas distribuidos

Descripción

  • Desarrollar, implementar, probar y solucionar problemas de aplicaciones de machine learning
  • Mejorar sistemas globales y de gran escala que gestionan millones de solicitudes en tiempo real cada segundo
  • Realizar experimentos para evaluar nuevos enfoques de machine learning y modelado
  • Trabajar con científicos e ingenieros sénior para perfeccionar modelos de machine learning
  • Producir código claro, eficiente y mantenible, alineado con las mejores prácticas de ingeniería de software
  • Participar en revisiones de código y ofrecer comentarios técnicos constructivos
  • Identificar cuellos de botella del sistema y optimizar componentes para una mayor escalabilidad
  • Seguir los avances relevantes en machine learning fuera de la organización
  • Conectar la teoría académica con sistemas a escala de producción mediante mentoría

Requisitos

  • Hasta dos años de experiencia en machine learning o estadística aplicada, incluidas prácticas o una trayectoria académica sustancial
  • Título en informática, matemáticas, ingeniería de software o una disciplina estrechamente relacionada
  • Dominio de Python, Java o un lenguaje de programación comparable
  • Sólidos conocimientos de probabilidad, estadística y pruebas de hipótesis
  • Conocimientos prácticos de métodos fundamentales de machine learning, como clasificación, regresión, clustering, ranking, PLN o LLM
  • Experiencia con herramientas de procesamiento de datos, como Pandas y NumPy
  • Familiaridad con frameworks de machine learning, como PyTorch, Scikit-learn o XGBoost
  • Gran interés por los sistemas distribuidos, el diseño de software, la concurrencia, las estructuras de datos y la ingeniería de software

Beneficios

  • Elegibilidad para un bono por rendimiento
  • Participación accionarial
  • Paquete integral de beneficios
  • Mentoría práctica de científicos e ingenieros sénior

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