Data Scientist Con Conocimientos En Mlops, Hibrido

hace 3 semanas


Sevilla, España Krell Consulting & Training A tiempo completo

Data Scientist con Conocimientos en MLOps en hibrido.
En IT Partner estamos en la búsqueda de un Data Scientist con sólidos conocimientos en MLOps para unirse a nuestro equipo. Esta posición es ideal para un profesional apasionado por la ciencia de datos y la implementación de soluciones de machine learning en el sector financiero.
Responsabilidades
Desarrollar y desplegar modelos de machine learning para resolver problemas específicos del sector financiero.
Implementar y mantener pipelines de MLOps para garantizar la eficiencia en el ciclo de vida de los modelos.
Colaborar con equipos multidisciplinarios para integrar soluciones de machine learning en aplicaciones y servicios financieros.
Monitorear y optimizar el rendimiento de los modelos en producción.
Documentar y comunicar resultados y procesos de manera clara y efectiva.
Experiencia
Mínimo 3 años de experiencia en roles relacionados con Data Science y Machine Learning.
Experiencia en el sector financiero es altamente valorada.
Conocimientos Técnicos
Programación en Python o R.
Experiencia con frameworks de machine learning como TensorFlow PyTorch Scikit-learn.
Conocimiento y experiencia en MLOps (CI/CD Docker Kubernetes MLflow etc. ).
Manejo de herramientas y plataformas de big data (Hadoop Spark etc. ).
Familiaridad con bases de datos SQL y NoSQL.
Habilidades Blandas
Excelentes habilidades de comunicación y presentación.
Capacidad para trabajar en equipo y colaborar con diferentes áreas.
Pensamiento analítico y orientación a la solución de problemas.
Beneficios
Modalidad de Trabajo
Híbrido para ubicaciones en Jaén Granada o Sevilla.
Remoto para otras ubicaciones.
Flexibilidad Horaria Para facilitar el equilibrio entre la vida laboral y personal.
Desarrollo Profesional Oportunidades de formación y crecimiento dentro de la empresa.
Compensación Competitiva Salario acorde a la experiencia y beneficios adicionales.
Python, R, data, MLOps



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