Capgemini
Job title:
Senior MLOPs engineer
Company:
Capgemini
Job description
Elegir Capgemini es elegir la posibilidad de dar forma a tu carrera profesional como desees. Recibirás el apoyo y la inspiración de una comunidad colaborativa de colegas de todo el mundo y podrás reinventar lo que es posible. Únete a nuestro equipo y ayuda a las principales organizaciones del mundo a descubrir el valor de la tecnología y a construir un mundo más sostenible e inclusivo.
¿Te apetece sumarte a nosotros y participar en proyectos multisectoriales en un equipo conformado por profesionales del dato como Data Scientists, Data Engineers o Data Analysts? Nuestro objetivo es ayudar a nuestros clientes en el camino hacia la innovación continua.¿Qué harás en el proyecto? ¿Cuál será tu rol?Trabajarás en el diseño y desarrollo de flujos de MLOps para el entrenamiento, despliegue y monitorización de modelos de Machine Learning y Deep Learning.
- Diseño y desarrollo de soluciones MLOps.
- Gestión y manipulación de conjuntos de datos: Definición e identificación de variables de aprendizaje, generación de nuevos conjuntos, realización de transformaciones y limpieza.
- Definición de procesos de Aprendizaje Automático End-to-End.
- Desarrollo de procesos de entrenamiento mediante diferentes tipos de frameworks (TF, PyTorch, Scikit-learn, etc).
- Desarrollo de procesos de inferencia en entornos on-premise o cloud.
- Mantenimiento de modelos existentes de Aprendizaje Automático.
- Mentorización de Data Scientists Junior o en formación.
- Participación en propuestas técnicas a nivel nacional e internacional.
- Desarrollo de negocio en el ámbito de la Inteligencia Artificial.
Para desenvolverte bien en la posición se requieren conocimientos en/de:Grado en Informática, Matemática, Física, Ingeniería o similar.
- Conocimiento sobre Python en el ámbito de la ciencia de datos.
- experiencia en Pyspark.
- Conocimientos avanzados sobre frameworks de Aprendizaje Automático (TF, PyTorch, Scikit-learn, etc).
- Conocimientos avanzados sobre AWS, GCP o Azure (registro de modelos, registro de contenedores, despliegue, monitorización y entrenamiento automatizado).
- Conocimiento sobre Docker y/o Kubernestes.
- Conocimiento sobre Google AI TFX, Kubeflow, MLFlow o similares.
- Capacidad para trabajar en equipo de manera efectiva.
- Proactividad a la hora de construir soluciones y aplicar nuevas funcionalidades relacionadas con la tecnología en uso.
Además, sería genial si tienes…
- PhD o Ms en ciencias de computación, ciencia de datos, inteligencia artificial, matemáticas o estadística.
- Conocimientos avanzados sobre Apache Spark en el ambito de la ciencia de datos (PySpark).
- Conocimiento sobre herramientas de visualización de datos (PowerBI o similares).
- Certificaciones en AWS, GCP o Azure (u otras plataformas cloud equivalentes para el tratamiento de datos).
- Conocimientos avanzados en Edge Computing.
- Experiencia desarrollando y utilizando aplicaciones de tipo SaaS.
- Conocimiento y aplicación de la ciencia de datos en diferentes sectores e industrias: banca, seguros, telco, retail, etc.
- Nivel de inglés: C1
Expected salary
Location
Madrid
Job date
Fri, 22 Nov 2024 23:45:31 GMT
To help us track our recruitment effort, please indicate in your email/cover letter where (vacanciesin.eu) you saw this job posting.