El Centro de Apoyo Empresarial de Chevron (BASSC), ubicado en Buenos Aires, está aceptando solicitudes para el puesto de Ingeniero de Datos - equipos de ML. Los candidatos seleccionados se unirán a la Organización de TI, que forma parte de un centro multifuncional de servicios y técnicos con una plantilla de más de 1800 empleados que brinda servicios y soluciones empresariales a la corporación en todo el mundo. Aplica principios de ingeniería de software para implementar y mantener canalizaciones totalmente automatizadas de transformación de datos que combinan una gran variedad de tecnologías de almacenamiento y computación para gestionar distintos tipos y volúmenes de datos, apoyando así el diseño de la arquitectura de datos. Un ingeniero de datos diseña productos y canalizaciones de datos que son resistentes a los cambios, modulares, flexibles, escalables, reutilizables y rentables. Cualificaciones requeridas* Mínimo 5 años de experiencia en diseño y programación orientados a objetos y desarrollo en Python. * Experiencia en la implementación de marcos y bibliotecas de aprendizaje automático. * Experiencia en desarrollo con un marco de JavaScript; experiencia en la construcción de canalizaciones de aprendizaje automático mediante el servicio Microsoft Azure Machine Learning. * Experiencia en el desarrollo de soluciones nativas para la nube utilizando servicios de Microsoft Azure. Cualificaciones preferidas* Conocimientos prácticos de matemáticas (principalmente álgebra lineal, probabilidad y estadística) y algoritmos. * Capacidad comprobada para aplicar patrones de diseño comunes y para comunicar eficazmente ideas de diseño. * Debe tener un enfoque disciplinado, metódico y minimalista al diseñar y construir componentes de software en capas que puedan integrarse dentro de marcos o aplicaciones más amplios. * Capacidad comprobada para orquestar trabajos de ML/DL a gran escala, aprovechando herramientas de big data e infraestructura moderna de orquestación de contenedores, con el fin de abordar entrenamientos distribuidos y ejecuciones masivamente paralelas de modelos en infraestructuras en la nube. * Experiencia en el diseño de API personalizadas para modelos de aprendizaje automático destinadas a procesos de entrenamiento e inferencia, y en el diseño, implementación y entrega de marcos para MLOps. * Experiencia en la implementación e incorporación de modelos de ML en datos no estructurados mediante servicios cognitivos y/o visión por computadora como parte de soluciones y flujos de trabajo de IA. * Historial de trabajo en optimización de modelos a gran escala y ajuste de hiperparámetros aplicados a modelos de ML/DL. * Experiencia práctica en la implementación de canalizaciones de aprendizaje automático con el SDK de Azure Machine Learning. Conocimiento de las complejidades de las soluciones SaaS empresariales, incluyendo seguridad/control de acceso, escalabilidad, alta disponibilidad, concurrencia, diagnóstico en línea, despliegue, actualización/migración, internacionalización y soporte en producción. * Conocimiento de herramientas y patrones de ingeniería y transformación de datos, tales como DataBricks, Spark y Azure Data Factory. * Competencias sólidas en ingeniería de software, como control de versiones, especificaciones de requisitos, revisiones de arquitectura y diseño, metodologías de pruebas, CI/CD, etc. * Capacidad para interactuar con expertos empresariales y técnicos de todos los niveles organizacionales y evaluar oportunidades para aplicar el aprendizaje automático y el análisis con el fin de mejorar sus flujos de trabajo y proporcionar información y conocimientos que respalden las decisiones empresariales. * Capacidad comprobada para asumir un rol de liderazgo en proyectos que abarcan múltiples equipos y para colaborar con gestores de producto para clarificar y depurar los requisitos. * Capacidad para establecer relaciones colaborativas entre áreas funcionales y geográficas con el fin de planificar, facilitar, diseñar y desarrollar soluciones de IA escalables para las principales unidades y funciones empresariales de Chevron. * Capacidad para comunicarse de forma clara, concisa y comprensible, tanto oralmente como por escrito. Opciones de reubicación: Se podría considerar la reubicación. Consideraciones internacionales: No se considerarán asignaciones expatriadas. Chevron lamenta no poder patrocinar visas de trabajo ni considerar a personas con estatus de visa temporal para este puesto. Chevron participa en E-Verify en determinadas ubicaciones, tal como lo exige la ley.