Diseñar, desarrollar y validar modelos de machine learning, analítica avanzada e inteligencia artificial orientados a casos de uso de negocio.
Construir y ejecutar experimentos de ciencia de datos evaluando métricas de desempeño, sesgo, estabilidad y capacidad de generalización.
Utilizar Amazon SageMaker para entrenamiento, tuning, versionamiento, despliegue y monitoreo de modelos.
Implementar soluciones de IA generativa y agentes utilizando Amazon Bedrock y sus capacidades asociadas.
Preparar, explorar y transformar datos de distintas fuentes, asegurando calidad, consistencia y disponibilidad.
Desarrollar notebooks, pipelines y procesos reproducibles para entrenamiento y evaluación de modelos.
Colaborar con equipos de datos, arquitectura, negocio y desarrollo para traducir requerimientos en soluciones analíticas productivas.
Participar en la industrialización de modelos, incluyendo pruebas, monitoreo, observabilidad y mejora continua.
Asegurar buenas prácticas de MLOps, gobierno de modelos, seguridad y uso eficiente de recursos cloud.
Documentar supuestos, metodología, resultados y limitaciones técnicas de los modelos desarrollados.
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