Analista de Datos Innovador para Retail
hace 2 semanas
**Sobre Capgemini**
Capgemini es una empresa líder en transformación digital, que ayuda a las empresas a innovar y mejorar su negocio. Con una presencia global y un equipo diverso, estamos comprometidos con la excelencia y el crecimiento continuo.
Nuestra misión es ayudar a nuestros clientes a alcanzar sus objetivos empresariales mediante la entrega de soluciones integrales de tecnología e informática. Nuestro objetivo es ser la primera opción para nuestros clientes cuando se trata de transformar sus negocios a través de la tecnología.
Nuestra experiencia y habilidades en tecnología y consultoría nos permiten trabajar con nuestros clientes en proyectos de transformación digital complejos. Ofrecemos servicios como desarrollo de software, análisis de datos, inteligencia artificial, entre otros.
En Capgemini, nos enfocamos en brindar experiencias innovadoras y personalizadas a nuestros clientes y empleados. Estamos comprometidos con la innovación y el riesgo toma por equipos diversas, abiertas y colaborativas. Esto nos permite ofrecer nuevas oportunidades de carrera y emprendimiento a nuestros talentos más brillantes.
Su rol en el proyecto
Se buscará a un Analista de Datos innovador para Retail para liderar, impulsar y desarrollar técnicamente iniciativas en el ámbito de la inteligencia artificial. El candidato seleccionado trabajará en la creación de soluciones de Data Science en el ámbito de Fraud Analytics para una compañía del sector financiero.
Entre las responsabilidades del puesto se encuentran:
Crear soluciones de Data Science en el ámbito de Fraud Analytics
Diseñar algoritmos para la resolución de problemas en el ámbito de Data Science
Diseñar, desarrollar y realizar el despliegue de soluciones usando modelos de Machine Learning y Deep Learning.
Gestionar y manipular conjuntos de datos: Definición e identificación de variables de aprendizaje, generación de nuevos conjuntos, realización de transformaciones y limpieza.
Definir procesos de Aprendizaje Automático End-to-End.
Desarrollar procesos de entrenamiento mediante diferentes tipos de frameworks (TF, PyTorch, Scikit-learn, etc).
Desarrollar procesos de inferencia en entornos On-premise o Cloud.
Realizar el mantenimiento de modelos existentes de Aprendizaje Automático.
Liderar equipos técnicos de proyecto.
Realizar la mentorización de Data Scientists Junior o en formación.
Participar en propuestas técnicas a nível nacional e internacional.
Requisitos del puesto
Para sentirte a gusto en esta posición, necesitas tener un Grado en Informática, Matemáticas, Física o Ingenierías similares. Y poder aportar:
Creatividad en la propuesta de soluciones de Data Science usando PySpark sobre entornos productivos
Capacidad de proponer soluciones / algoritmos para resolver problemas en el ámbito de Data Science
Experiencia en la gestión de grandes volúmenes de datos
Definición, creación, despliegue y mantenimiento de modelos de ML y DL sobre entornos productivos.
Conocimiento sobre Python y/o R en el ámbito de la ciencia de datos.
Conocimiento Databricks.
Conocimientos avanzados sobre frameworks de Aprendizaje Automático (TF, PyTorch, Scikit-learn, etc).
Conocimientos avanzados sobre servicios analíticos cloud sobre AWS, GCP o Azure.
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.
Salario estimado: 75.000€ anuales.
Preguntas frecuentes
¿Por qué elegir a Capgemini?
Nuestra misión es ayudar a nuestros clientes a alcanzar sus objetivos empresariales mediante la entrega de soluciones integrales de tecnología e informática. Nuestro objetivo es ser la primera opción para nuestros clientes cuando se trata de transformar sus negocios a través de la tecnología.
¿Qué ofrece Capgemini?
Ofrecemos servicios como desarrollo de software, análisis de datos, inteligencia artificial, entre otros. Además, tenemos un CATALOGO DE MEDIDAS de desarrollo y conciliación muy completo (ayudas familiares, seguros y tickets, días festivos adicionales de tiempo para ti y lxs tuyxs, etc). Esperamos verte pronto
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