Estados Unidos
Roku
PAYLOCITY CORPORATION
Ingeniero de Machine Learning - Prácticas
Estados Unidos
Town of Pittsford, New York, United States
PythonAWSGCPGo
Traducción automática. Consulta el original.
Descripción
¿Por qué trabajar en Paylocity?
Paylocity es un proveedor galardonado de soluciones de software de RR. HH. y nóminas en la nube, que ofrece la plataforma más completa para la fuerza laboral moderna. La empresa se ha convertido en uno de los proveedores de software HCM de más rápido crecimiento en todo el mundo al ofrecer un conjunto de productos intuitivo y fácil de usar que ayuda a las empresas a automatizar y optimizar los procesos de RR. HH. y nóminas, atraer y retener talento, y construir una sólida cultura laboral. Mientras que los proveedores tradicionales de RR. HH. y nóminas automatizan los procesos básicos de RR. HH., como la administración de nóminas y beneficios, Paylocity va más allá desarrollando herramientas que los departamentos de RR. HH. y las empresas necesitan para competir por talento y cumplir con las expectativas de la fuerza laboral moderna.
Carreras Tempranas
¡Aporta tu talento y ganas de aprender a Paylocity, donde descubrirás las habilidades necesarias para lanzar tu carrera!
Benefíciate de una formación galardonada y de tutoría individualizada mientras desempeñas un papel clave en el futuro de Paylocity con un puesto de prácticas en etapas tempranas.
Explora cómo puedes pasar del aula a la sala de conferencias con prácticas y programas para recién graduados en uno de los Mejores Lugares para Trabajar de Glassdoor.
Experimenta el apoyo que te llevará de ser un recién graduado a una carrera floreciente con un puesto en la división de carreras tempranas de Paylocity.
Descripción del Puesto
Paylocity está ampliando su organización de Ingeniería de Machine Learning. Nuestro equipo de Ingeniería de Machine Learning desarrolla infraestructura y herramientas que permiten la toma de decisiones basada en datos y experiencias de IA/ML a escala para millones de usuarios de Paylocity.
Como Interno de Ingeniería de Machine Learning en Producto y Tecnología, contribuirás a trabajos de ingeniería de machine learning bien definidos con mentoría y orientación de ingenieros experimentados. Adquirirás experiencia práctica en la construcción, prueba y mejora de software de ML, pipelines de datos y modelado, y la infraestructura de soporte. Colaborarás estrechamente con Ingenieros de Machine Learning, Científicos de Datos, Ingenieros de Datos, DevOps y otros equipos de plataforma para aprender cómo se diseñan y entregan soluciones de ML fiables en entornos de producción.
Esta práctica está diseñada como una experiencia de aprendizaje: no se espera que seas el propietario independiente de sistemas de producción o arquitectura. En su lugar, trabajarás en proyectos significativos y bien definidos, harás preguntas, incorporarás comentarios y desarrollarás el juicio de ingeniería necesario para un Ingeniero de Machine Learning en etapas tempranas.
Nuestro equipo está
- Construyendo infraestructura que pueda potenciar funciones de ML e IA para millones de usuarios.
- Construyendo y desplegando capacidades de IA que ayuden a los clientes a obtener más valor de la plataforma Paylocity.
- Tratando la IA responsable y la ética de la IA como consideraciones de primera clase en nuestros procesos de ingeniería.
- Trabajando colaborativamente entre Ingeniería de Machine Learning, Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, DevOps, seguridad y equipos de plataforma.
- Invertido en aprender y aplicar herramientas, tecnologías y prácticas modernas de ingeniería de machine learning.
Lo que aprenderás
- Cómo las soluciones de machine learning pasan de la experimentación a software fiable y mantenible.
- Cómo los ingenieros de ML colaboran con Científicos de Datos, Ingenieros de Datos, DevOps, seguridad y socios de producto.
- Cómo los pipelines automatizados, las pruebas, la CI/CD, la observabilidad y la infraestructura en la nube soportan los sistemas de ML en producción.
- Cómo revisar código, recibir feedback técnico, depurar problemas y comunicar las compensaciones de ingeniería.
- Cómo equilibrar la calidad del modelo con la calidad del software, la escalabilidad, la fiabilidad, la seguridad y el impacto en el cliente.
- Cómo las consideraciones de IA responsable se incorporan en el diseño y la entrega de funciones de IA/ML.
Oportunidad de Crecimiento y Conversión
Esta práctica está destinada a ayudar a los estudiantes con 0 años de experiencia profesional a desarrollar las habilidades necesarias para un puesto de Ingeniero de Machine Learning en etapas tempranas. Los internos con alto rendimiento pueden ser considerados para futuras oportunidades a tiempo completo, en función del rendimiento, las necesidades del negocio y la plantilla disponible.
En Oficina: Este puesto está previsto que se base en Rochester, Nueva York. Se espera que los internos trabajen in situ en el entorno de oficina designado y participen en la programación de prácticas de Paylocity, incluida la cumbre de prácticas de P&T en Schaumburg, Illinois.
Igualdad de Oportunidades y Accesibilidad
Paylocity se compromete a la plena inclusión de todas las personas. Reclutamos, formamos, compensamos y promovemos independientemente de la raza, religión, color, origen nacional, sexo, discapacidad, edad, condición de veterano y cualquier otro estado protegido según lo exija la ley aplicable. En Paylocity, creemos que la diversidad nos hace mejores.
Abrazamos y fomentamos las diferencias de nuestros empleados en edad, cultura, etnia, estado familiar o civil, identidad o expresión de género, idioma, origen nacional, capacidad física y mental, afiliación política, raza, religión o creencia espiritual, orientación sexual, estatus socioeconómico, condición de veterano y otras características que hacen únicos a nuestros empleados. Cultivamos activamente estas diferencias a través de nuestros grupos de recursos para empleados (ERG), experiencias de empleados, perspectivas, talentos y enfoques para impulsar la innovación en el software y los servicios que ofrecemos a nuestros clientes.
Cumplimos con las leyes federales y estatales de discapacidad y realizamos adaptaciones razonables para solicitantes y empleados con discapacidades. Para solicitar una adaptación razonable en el proceso de solicitud de empleo o entrevista, póngase en contacto con [email protected]. Esta dirección de correo electrónico está designada exclusivamente para dichas solicitudes, en consonancia con las leyes federales y estatales de discapacidad. Por favor, no envíe currículos a esta dirección de correo electrónico, ya que serán eliminados.
Responsabilidades Principales
Las responsabilidades a continuación representan las tareas principales del puesto. Con el apoyo de mentores y compañeros de equipo, usted:
- Contribuir al diseño, implementación, prueba y mejora de capacidades y servicios de plataforma de IA compartidos dentro de un alcance de proyecto definido.
- Construir sobre componentes de la plataforma de IA para soportar nuevas experiencias de producto impulsadas por IA, incluyendo flujos de trabajo de agentes, integraciones de modelos y herramientas de plataforma reutilizables.
- Contribuir a la construcción o mejora de interfaces y experiencias conversacionales, incluyendo el manejo de solicitudes, flujos de conversación, gestión de contexto e integración con servicios o agentes backend.
- Ayudar a desarrollar y mejorar las capacidades de observabilidad y evaluación de IA, incluyendo el rastreo, métricas, evaluación de calidad, depuración y monitorización del comportamiento de IA o agentes.
- Escribir código Python limpio, mantenible y bien documentado siguiendo los estándares de ingeniería y las mejores prácticas establecidas.
- Colaborar con socios de Ciencia de Datos e Ingeniería de Datos para ayudar a integrar modelos y flujos de trabajo de datos en soluciones de software fiables.
- Contribuir a las pruebas automatizadas, flujos de trabajo de CI/CD, monitorización y resolución de problemas para el trabajo de ingeniería de ML asignado.
- Investigar errores y problemas técnicos con orientación, documentar hallazgos y participar en el análisis de causa raíz y la resolución de problemas.
- Participar en revisiones de código, incorporar comentarios y aprender cómo los equipos de ingeniería equilibran la calidad, la fiabilidad, la escalabilidad y la entrega.
- Participar activamente en ceremonias ágiles, discusiones técnicas y reuniones multifuncionales.
- Documentar decisiones técnicas, detalles de implementación y lecciones aprendidas de los proyectos de prácticas.
Requisitos mínimos
Cualificaciones Requeridas
- Cursando actualmente un Máster en Informática, Machine Learning, Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, Ingeniería de Software, Estadística, Matemáticas o un campo cuantitativo o técnico relacionado.
- Experiencia fundamental de programación en Python a través de cursos, proyectos académicos, investigación, hackatones u otro trabajo práctico.
- Comprensión fundamental de conceptos de ingeniería de software como estructuras de datos, algoritmos, pruebas, control de versiones y depuración.
- Experiencia en cursos, académica, de investigación o de proyectos con sistemas de IA/ML, incluida la exposición a conceptos de observabilidad o evaluación de IA como rastreo, métricas de calidad, evaluación de modelos o agentes, análisis de prompts/respuestas o marcos de evaluación relacionados.
- Familiaridad con Git o cualquier otro sistema de control de versiones.
- Capacidad para trabajar eficazmente en un entorno colaborativo y orientado al equipo y para buscar orientación cuando sea necesario.
- Gran curiosidad, atención al detalle y voluntad de aprender herramientas y tecnologías desconocidas.
- Capacidad para comunicar ideas técnicas de forma clara en discusiones escritas y verbales.
Habilidades Preferidas
- Experiencia en el uso de agentes de codificación asistidos por IA o herramientas para desarrolladores como Claude Code, Cursor, GitHub Copilot o herramientas similares para apoyar el desarrollo de software, la depuración, las pruebas o la resolución de problemas técnicos.
- Experiencia académica, de investigación, de prácticas o de proyectos personales en la construcción de aplicaciones de machine learning en Python.
- Exposición a conceptos de ingeniería de datos o computación distribuida, incluyendo Spark, Databricks o tecnologías similares.
- Familiaridad con plataformas en la nube como AWS, GCP o Azure.
- Exposición a APIs, contenedores, CI/CD, Infraestructura como Código u otras prácticas modernas de entrega de software.
- Interés en IA generativa, sistemas de recomendación, plataformas de ML, MLOps o IA responsable.
- Contribuciones a software de código abierto o participación en clubes técnicos, hackatones, competiciones o proyectos de investigación.
Más oportunidades con un solo perfil
¿Quieres optar a más puestos sin repetir todo el proceso? Crea tu perfil para que te encuentren las empresas que usan Nort.
Crear mi perfilSigue explorando
Redwood Materials
CoreWeave
