Título: Ingeniero de aprendizaje automático (datos de series temporales)
Acerca de Altus Power
Altus Power, con sede en Stamford (Connecticut), es una empresa de energía limpia que lidera la transición a la energía eléctrica limpia para empresas y hogares de todo el país. Altus Power desarrolla, posee y explota infraestructuras locales de generación solar, almacenamiento de energía y recarga en todo el país. Altus Power posee y explota más de 1 gigavatio de activos de generación solar en 25 estados, dando servicio a más de 500 empresas y 30.000 suscriptores de Community Solar, y creciendo.
Desde su creación en 2009, Altus se ha consolidado como el mayor propietario de instalaciones solares comerciales de energía limpia en Estados Unidos. La Compañía tiene una asociación estratégica con CBRE, que es la mayor empresa de servicios inmobiliarios comerciales del mundo con 7 mil millones de pies cuadrados de bienes raíces comerciales bajo gestión y está sirviendo a más de 90 corporaciones Fortune 100. Altus también mantiene desde hace tiempo una asociación estratégica y financiera con Blackstone, que es el mayor propietario de inmuebles comerciales del mundo, con aproximadamente 1.200 millones de metros cuadrados de inmuebles comerciales en todo el mundo.
Acerca del puesto
Buscamos un ingeniero de aprendizaje automático altamente cualificado con experiencia en análisis de datos de series temporales. El candidato ideal impulsará el desarrollo y la optimización de soluciones de aprendizaje automático, centrándose en la previsión de series temporales, la detección de anomalías y el análisis predictivo. Este puesto tiende un puente entre la investigación avanzada en aprendizaje automático y las aplicaciones de impacto en el mundo real.
Acerca del puesto
- Análisis de datos de series temporales:
- Desarrollar y aplicar modelos y algoritmos de aprendizaje automático específicos para el análisis de datos de series temporales.
- Diseñar y construir canalizaciones de datos escalables para preprocesar y transformar datos de series temporales.
- Realizar análisis exploratorios de datos para descubrir tendencias, patrones y perspectivas a partir de datos de series temporales.
- Desarrollo y optimización de modelos:
- Optimice y ajuste los modelos en cuanto a rendimiento, precisión y escalabilidad.
- Experimente y aplique las técnicas más avanzadas de previsión de series temporales y detección de anomalías.
- Desarrollar API e interfaces escalables para servicios basados en series temporales.
- Ciencia de datos:
- Analizar conjuntos de datos complejos para crear perspectivas procesables, empleando modelos estadísticos y de aprendizaje automático avanzados.
- Diseñe procesos de aprendizaje automático integrales, incluida la recopilación de datos, el preprocesamiento, la formación de modelos y la implantación.
- Resuelva retos empresariales utilizando análisis predictivos, detección de anomalías y sistemas de recomendación.
- Investigación e innovación:
- Manténgase informado de los avances en el aprendizaje automático.
- Proponer y aplicar las técnicas más avanzadas para mejorar el rendimiento de los modelos y la solidez de los sistemas.
- Contribuir a publicaciones de investigación, patentes y talleres técnicos.
- Colaboración y comunicación:
- Garantizar que los sistemas de aprendizaje automático cumplen las directrices éticas, centrándose en la transparencia, la imparcialidad y la responsabilidad.
- Cumplir las leyes y normativas sobre privacidad, aplicando medidas para salvaguardar los datos sensibles.
Cualificaciones:
- Licenciatura o máster en Informática, Ciencia de Datos, Estadística o un campo relacionado. Se prefiere la especialización en IA, PNL o ciencia de datos.
- Habilidades técnicas:
- Dominio del desarrollo de aprendizaje automático utilizando marcos como TensorFlow, PyTorch o Keras.
- Experiencia en el trabajo con datos de series temporales, incluido el preprocesamiento y el análisis.
- Experiencia en el desarrollo y la optimización de modelos de aprendizaje automático para la previsión de series temporales y la detección de anomalías.
- Dominio de lenguajes de programación como Python o R, con experiencia en diseño de API RESTful.
- Sólidos conocimientos de ingeniería de datos y analítica, con herramientas como Pandas, NumPy, Spark o SQL.
- Familiaridad con tecnologías de big data (Hadoop, Kafka, o plataformas en la nube como AWS/GCP/Azure).
- Puntos extra por estar familiarizado con LLM, Vector DB y RAG.
- Experiencia:
- Más de 3 años de experiencia práctica con análisis de datos de series temporales y soluciones de aprendizaje automático.
- Capacidad demostrada para desplegar modelos y pipelines de aprendizaje automático en entornos de producción.
- Conocimiento práctico de métodos y técnicas estadísticas para el análisis de series temporales.
- Habilidades blandas:
- Capacidad excepcional de resolución de problemas y pensamiento crítico.
- Sólidas habilidades interpersonales y de colaboración.
- Capacidad para trabajar en un entorno dinámico y acelerado y adaptarse a la evolución de las prioridades.
- Conocimiento de las prácticas de CI/CD (experiencia en el desarrollo y la configuración de un canal de integración continua/entrega continua).
Habilidades preferidas:
- HTML/JS/CSS
- Reaccione
- Java
- Python
- MySQL o base de datos relacional similar (Postgres, SQL Server
Otros detalles:
- 5+ años de amplia experiencia con JavaScript, React, REST/AJAX/Fetch, HTML5/CSS3 y Git.
- Experiencia en el sector de la energía solar
- Dominio de Microsoft Excel
La vida laboral en Altus:
Nuestro equipo es el activo del que estamos más orgullosos. Nuestro objetivo es crear un equilibrio positivo entre trabajo y vida privada.
Estas son algunas de las ventajas que ofrecemos:
- Compensación atractiva
- Seguro médico y dental (100% de la prima pagada de la póliza estándar de la empresa)
- Participación en el Plan 401k
- Servicio de teléfono móvil de pago con el plan de la empresa
- Almuerzo en la oficina pagado por la empresa
- Afiliación al gimnasio
Altus está inequívocamente comprometida con los principios de igualdad en el empleo.
