DirecciónIngeniero de Machine Learning (ML)
Investigación y Desarrollo de Algoritmos de ML : Investigar y desarrollar algoritmos de aprendizaje automático para medir, predecir e informar patrones con antelación.
Esto incluye la selección del modelo adecuado, ajuste de parámetros, evaluación de rendimiento y retroalimentación del modelo.
Preprocesamiento de Datos : Recopilar, limpiar y manipular datos para su uso en modelos de ML. Esto puede incluir la gestión de datos faltantes, codificación de variables categóricas, normalización, y más.
trabajo en conjunto con el Analista de Datos) Entrenamiento y Validación de Modelos : Entrenar modelos con conjuntos de datos y validar su eficacia y precisión.
Esto implica dividir los datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba, y ajustar los modelos para mejorar su rendimiento.
Monitoreo y Mantenimiento de Modelos : Asegurarse de que los modelos sigan siendo efectivos a lo largo del tiempo. Esto puede incluir la actualización de modelos con nuevos datos o la reconfiguración de modelos para lidiar con cambios en los patrones de datos.
Optimización y Afinamiento : Mejorar continuamente los modelos existentes para aumentar su eficiencia, precisión y velocidad, adaptandolos a cambios en normativas locales.
Trabajo Colaborativo con Otros Equipos : Colaborar con otros equipos, como ingenieros de datos, analistas de negocios y desarrolladores de software, para entender las necesidades del negocio y cómo los modelos de ML pueden abordarlas.
Documentación y Reporte : Documentar los procesos de desarrollo y los resultados de los modelos. Reportar a las partes interesadas (stakeholders).
Implementación de Prácticas de Ética y Privacidad de Datos : Asegurar que los modelos y procesos de ML cumplan con las normas éticas y legales, especialmente en lo que respecta a la privacidad y seguridad de los datos.
