Mexique
Clara
Corning
Ingénieur en Machine Learning
Mexique
Monterrey, Nuevo León, Mexico
PythonDockerKubernetes
Traduction automatique. Consultez l’original.
À propos du poste
Êtes-vous prêt à transformer des idées de machine learning en solutions fiables qui améliorent la fabrication des produits ?
Quel sera votre rôle ?
En tant qu'Ingénieur en Machine Learning, vous travaillerez au sein d'une équipe technique collaborative pour construire, déployer, surveiller et maintenir des solutions de machine learning qui créent une valeur commerciale mesurable. Vous collaborerez avec des scientifiques des données, des responsables de l'analyse, l'informatique et des équipes de fabrication pour faire passer les modèles de l'expérimentation à des environnements de production évolutifs et fiables. Ce poste est basé à Monterrey et nécessite une présence régulière sur site, avec une flexibilité hybride.
Responsabilités et tâches principales du poste
- Participer au développement et à la maintenance de pipelines de machine learning de bout en bout, y compris l'ingestion de données, le prétraitement, l'entraînement, la validation, le déploiement, la surveillance et le réentraînement.
- Collaborer avec les scientifiques des données et les ingénieurs pour traduire les prototypes et les modèles expérimentaux en solutions prêtes pour la production.
- Soutenir la diffusion des modèles via des jobs en batch, des systèmes en temps réel ou des APIs, et appliquer les pratiques MLOps pour le versionnement, l'orchestration, la surveillance et le CI/CD.
- Dépanner les problèmes de données, de modèles, de déploiement et d'intégration tout en maintenant une documentation technique claire et en participant aux revues de code.
Ce que vous devez avoir ?
- Licence en informatique, ingénierie, science des données, ingénierie logicielle, ingénierie des données ou un domaine technique connexe.
- 0-2 années d'expérience en machine learning, science des données, ingénierie des données, ingénierie logicielle, ou projets académiques, stages, personnels ou professionnels pertinents et pratiques.
- Solides bases en Python et expérience pratique avec au moins une bibliothèque ou un framework de machine learning tel que scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch.
- Compréhension du cycle de vie du machine learning et capacité à expliquer clairement un projet, votre contribution personnelle, les outils utilisés et le résultat.
- Familiarité de base avec les pipelines de données, les bases de données, les APIs, les pratiques de développement logiciel ou l'automatisation des flux de travail.
- Anglais technique et commercial avancé, à l'écrit comme à l'oral.
- Capacité à travailler sur site à Monterrey au moins deux jours par semaine et à soutenir les projets basés en usine si nécessaire.
Ce qui serait un plus ?
- Exposition à Databricks, MLflow, Kubeflow, Docker, Kubernetes, CI/CD ou d'autres outils MLOps/DevOps.
- Expérience avec les données de fabrication, industrielles, de processus, d'usine ou de production. - Un portfolio GitHub ou d'autres exemples démontrant un travail technique pratique.
Ce que nous offrons ?
- Avantages compétitifs supérieurs aux exigences de la loi mexicaine.
- Opportunité de travailler sur des initiatives de machine learning à fort impact qui soutiennent la fabrication et la transformation des entreprises.
- Environnement mondial collaboratif avec une exposition aux équipes Data Science, IT, analyse et fabrication.
- Apprentissage et développement de carrière au sein d'une organisation technique en croissance.
Corning s'engage à offrir des opportunités d'emploi équitables et prend en compte les demandes d'aménagements raisonnables conformément aux lois applicables. Les personnes handicapées ou ayant des convictions religieuses sincères peuvent demander un aménagement raisonnable pour participer au processus de candidature ou d'entretien, accomplir les fonctions essentielles du poste, ou accéder à d'autres avantages et privilèges de l'emploi. Pour soumettre une demande d'aménagements raisonnables liés à un handicap ou à une religion, veuillez nous contacter à [email protected].
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