ppEl candidato ideal siente pasión por el machine learning, la ingeniería de datos, los entornos MLOps y las soluciones escalables en producción. Combina sólidas capacidades analíticas y de resolución de problemas con experiencia práctica en el desarrollo, despliegue y mantenimiento de soluciones basadas en datos. Trabajará de forma colaborativa con equipos multidisciplinares para transformar prototipos analíticos en soluciones robustas, escalables y preparadas para entornos productivos. /ph3Responsabilidades /h3ulliDesarrollar, desplegar y mantener soluciones de machine learning en entornos productivos. /liliDiseñar, implementar y optimizar pipelines de datos y procesos automatizados para flujos de trabajo de ML. /liliMonitorizar el rendimiento de los modelos, detectar desviaciones (drift) y gestionar procesos de reentrenamiento. /liliColaborar con equipos de datos, desarrollo y negocio para industrializar soluciones analíticas. /liliImplementar y mantener procesos de CI/CD aplicados a proyectos de machine learning. /liliGestionar y optimizar aplicaciones contenerizadas y plataformas de orquestación. /liliGarantizar la calidad del código, la trazabilidad de experimentos y la reproducibilidad de los desarrollos. /liliParticipar en la configuración, administración y optimización de plataformas de analítica avanzada. /liliDar soporte a entornos cloud y servicios asociados al ciclo de vida de modelos de machine learning. /liliIdentificar oportunidades de mejora continua en procesos, arquitecturas y soluciones basadas en datos. /li /ulh3Requisitos /h3ulliTitulación universitaria en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas, Ingeniería o cualquier disciplina STEM relacionada, o experiencia equivalente. /liliAl menos 3 años de experiencia en machine learning, ingeniería de datos, MLOps o áreas afines. /liliExperiencia de al menos 3 años en la plataforma Stratio, incluyendo configuración, administración y optimización de sus principales componentes. /liliExperiencia sólida en desarrollo con Python aplicado a machine learning o procesamiento de datos. /liliExperiencia en despliegue, operación y mantenimiento de modelos de machine learning en producción. /liliConocimientos prácticos de Docker y Kubernetes para contenerización y orquestación. /liliExperiencia en diseño y gestión de pipelines de datos y automatización de procesos CI/CD. /liliManejo de herramientas de control de versiones y gestión de experimentos como Git, MLflow o equivalentes. /liliConocimiento de plataformas cloud (AWS, Azure o GCP) y servicios asociados a machine learning. /liliExperiencia en monitorización de modelos, gestión de drift y estrategias de reentrenamiento. /liliExperiencia en configuración, administración y optimización de plataformas de analítica avanzada. /liliCapacidad para trabajar en entornos ágiles y colaborar con equipos multidisciplinares. /li /ulh3Se valorará /h3ulliExperiencia con herramientas específicas de MLOps como Kubeflow, Airflow, MLflow, Metaflow o similares. /liliConocimientos de ingeniería de datos y procesamiento distribuido con tecnologías como Spark. /liliExperiencia en arquitecturas de microservicios y desarrollo de APIs para inferencia de modelos. /liliConocimientos de gobernanza de modelos, explicabilidad y gestión del ciclo de vida de soluciones de IA. /liliExperiencia en proyectos de analítica avanzada, inteligencia artificial o industrialización de modelos. /liliConocimientos de prácticas DevOps aplicadas a entornos de datos y machine learning. /li /ulh3Beneficios /h3ulli23 días de vacaciones. /liliDescuentos exclusivos en Fnac, teatro, cine, Booking y más. /liliRetribución flexible: ticket restaurante, seguro médico, guardería, y todo ello desgrava en IRPF. /liliAcceso a más de 1.000 gimnasios y centros deportivos en toda España gracias a nuestro acuerdo con Gympass. /liliPrograma Tráete a un amigo: si nos recomiendas a alguien y se incorpora, recibes una bonificación. /liliTe proporcionamos el equipo necesario para trabajar. /liliFormación continua: plataforma online y certificaciones oficiales para seguir creciendo. /li /ul /p #J-18808-Ljbffr
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