Trabajos de machine learning en Lokad
Machine learning junto con la inteligencia artificial se han convertido en palabras de moda. Dado que Lokad se ha identificado como una de las principales empresas europeas que generan decisiones del mundo real impulsadas por el machine learning, en realidad, decisiones de supply chain, estamos recibiendo un número creciente de solicitantes.
La buena noticia: ¡todavía estamos contratando!
En esta publicación, revisamos los tres ámbitos del machine learning que existen en Lokad y lo que debes hacer para maximizar las posibilidades de obtener una entrevista con nosotros y, idealmente, ser contratado después.
Felicitaciones a los solicitantes que podrán mencionar que han leído esta publicación de blog durante su entrevista. Las personas inteligentes son personas curiosas y si no te molesta hacer un poco de investigación sobre tu futuro empleador, probablemente no estés preparado para la industria del machine learning de todos modos.
Trabajo 1: Modelado predictivo de negocios
Mejorar el rendimiento de la cadena de suministro de una empresa a través del machine learning requiere un esfuerzo significativo. Los datos deben estar bien preparados. La resolución del desafío debe estar completamente alineada con la visión y la estrategia de la empresa cliente. Los equipos de supply chain deben ser entrenados para adoptar una solución analítica nueva y más capaz. Se deben recopilar resultados medibles y uno debe estar preparado para que estos resultados sean desafiados por la alta dirección. En Lokad, el equipo de modelado de datos, o simplemente el equipo de datos, es responsable de abordar esos desafíos.
Para este puesto específico, buscamos ingenieros con una mentalidad analítica sólida que sean capaces no solo de comprender las fortalezas y limitaciones de los motores de machine learning que se les ofrecen, sino que también sean capaces de implementar configuraciones de la vida real que se integrarán en los flujos de trabajo diarios de las cadenas de suministro del mundo real. Las mejoras son reales y los errores también son reales. En tu entrevista, se recomienda demostrar tu comprensión del producto Lokad según se documenta en nuestro sitio web. Puntos extra si puedes describir cómo la tecnología de Lokad se puede utilizar para abordar desafíos reales de la gestión de la cadena de suministro.
Trabajo 2: Diseño de la infraestructura de Big Data
El machine learning depende críticamente de los datos. De hecho, cuanto más datos estén disponibles, mejor funcionará el machine learning. Lokad busca talentosos ingenieros de software que puedan diseñar toda la infraestructura que respalda los diferentes componentes del machine learning. No se debe subestimar la importancia de toda la tubería de datos: una tubería deficiente es una de las principales causas de fracaso de las iniciativas basadas en datos. La infraestructura debe ser no solo rápida y confiable, sino que también debe ser capaz de hacer frente a los exigentes requisitos de computación de los propios algoritmos de machine learning.
Para este puesto, buscamos ingenieros de software con un fuerte gusto por el procesamiento complejo distribuido en el back-office. No debes tener miedo de abordar algoritmos complicados, como lidiar con un árbol radix, e implementar dichos algoritmos tú mismo. Idealmente, en tu entrevista, debes demostrar no solo tu capacidad para comprender e implementar este tipo de procesamiento algorítmico, sino también para entregar código que pueda mantenerse y que sea adecuado para la producción.
Trabajo 3: Ciencia del machine learning avanzada
La mayoría de los algoritmos modernos de machine learning son complicados no solo desde una perspectiva estadística, sino también desde una perspectiva puramente algorítmica. Lokad busca matemáticos talentosos que estén dispuestos a adquirir las habilidades de desarrollo de software necesarias para implementar esos algoritmos de machine learning “hardcore”. Hemos desarrollado nuestra propia suite de algoritmos que están diseñados específicamente para satisfacer las necesidades de la cadena de suministro. No esperes enchufar un kit de herramientas de machine learning de código abierto y seguir adelante: nuestros clientes dependen críticamente de algoritmos que han sido diseñados para abordar desafíos específicos de la cadena de suministro.
Para este puesto, buscamos matemáticos o desarrolladores de software con una fuerte inclinación hacia el análisis numérico y la optimización, que tengan la ambición de enfrentarse a problemas sorprendentemente difíciles. No debes tener miedo de implementar tu propia clase de algoritmos que pueden ser algo diferentes a lo que se considera “mainstream” en el machine learning. Idealmente, en tu entrevista, deberías poder demostrar por qué Lokad requiere enfoques alternativos e incluso aportar algunas ideas personales sobre el caso.
