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DevSecOps Engineer- Latin America- Remote
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Data Engineer - Latin America - Remote
Azumo —Buenos Aires, Buenos Aires
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Technical Leader - Latin America - Remote
Azumo —Buenos Aires, Buenos Aires
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Computer Vision DATA Engineer - Fully Remote USD - Latin America based
Glacier —Buenos Aires, Buenos Aires
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AI Research Engineer (Multi-Modal Reinforcement Learning) - 100% Remote Worldwide
Tether Operations Limited —Buenos Aires, Buenos Aires
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Cloud DevOps Engineer - Latin America - Remote
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Google —Buenos Aires, Buenos Aires
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AI Agent Systems Architect - Remote
Azumo —Buenos Aires, Buenos Aires
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Data Engineer – Data Platforms & AI Tooling (Remote, LATAM)
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AI Research Engineer (Model Compression & Quantization) - 100% Remote Worldwide
Tether Operations Limited —Buenos Aires, Buenos Aires
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ENT1691 Associate Data Engineer
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Los Machine Learning Engineers diseñan, desarrollan e implementan sistemas de aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real. Trabajan con datos para crear modelos, realizar análisis estadísticos y entrenar y reentrenar sistemas para optimizar el rendimiento.

Summary:

Diseñar y desarrollar sistemas de aprendizaje automático.
Trabajar con datos para limpiarlos, prepararlos y analizarlos.
Implementar algoritmos de aprendizaje automático y entrenar modelos.
Evaluar el rendimiento del modelo y realizar los ajustes necesarios.
Implementar sistemas de aprendizaje automático en producción y monitorear su desempeño.
Colaborar con otros ingenieros, científicos de datos y gerentes de productos.
Manténgase actualizado sobre los últimos avances en aprendizaje automático

Funciones del rol

A continuación, se presentan algunas de las funciones que un perfil de SC&O DS del equipo se puede encontrar desarrollando en su día a día como parte del staff de un proyecto.

Ayudar con la recopilación, limpieza y preprocesamiento de datos. Esto implica recopilar datos de una variedad de fuentes, limpiarlos para eliminar errores e inconsistencias y prepararlos en un formato que pueda usarse para modelos de aprendizaje automático.
Desarrollar y entrenar modelos. Esto implica seleccionar el algoritmo de aprendizaje automático apropiado para el problema en cuestión, entrenar el modelo con los datos preparados y evaluar el rendimiento del modelo.
Implementar modelos en producción. Esto implica poner el modelo entrenado a disposición de los usuarios para que pueda hacer predicciones sobre nuevos datos.
Monitorear y mantener modelos de aprendizaje automático. Esto implica monitorear el desempeño de los modelos implementados y realizar los ajustes necesarios para garantizar que continúen funcionando bien.
Colaborar con otros ingenieros y científicos de datos. Suelen trabajar en equipos multifuncionales con otros ingenieros y científicos de datos para desarrollar e implementar soluciones.

A su vez, deberá coordinar la ejecución de actividades dentro de un equipo reducido, asegurarse que las mismas se ejecuten en tiempo y forma. En caso de haber demoras deberá sentirse cómodo para informar los retrasos y generar un plan de contingencias.
Trabajará con expertos de distintos tipos optimización, ML, simulación, UX.
Deberá interpretar los requerimientos del cliente, para así poder estimar tiempo y esfuerzo del desarrollo de las tareas. Esta estimación deberá hacerse teniendo en cuenta los datos disponibles, la implicancia del requerimiento a desarrollar sobre el modelo existente y posible efecto sobre el output del modelo.

Ok… si llegaste a leer hasta acá, te adelantamos lo que también es necesario que sepas: parte de nuestros grandes beneficios:

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EN ACCENTURE, LA IGUALDAD IMPULSA LA INNOVACIÓN

¿Sabías que Accenture fue elegida la compañía más diversa e inclusiva

del mundo? Creemos que la fuerza laboral del futuro es una fuerza igualitaria para todos.

Todas las decisiones referidas al proceso de selección de empleo se tomarán sin hacer distinción, exclusión o preferencia alguna basada en motivos de raza, color, género, orientación sexual, discapacidad, edad, religión, opinión política o sindical, nacionalidad u origen socioeconómico ni ninguna otra prevista en la legislación vigente, que tengan por efecto anular o alterar la igualdad de oportunidades o de trato entre los candidatos.

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