Ingeniero de MLOps Senior: Desarrolla Soluciones Avanzadas de Inteligencia Artificial
hace 4 días
En Capgemini, elegir nuestra empresa significa tener la oportunidad de moldear tu carrera profesional según tus deseos. Recibirás el apoyo y la inspiración de una comunidad colaborativa de colegas de todo el mundo y podrás reinventar lo que es posible.
Nuestro objetivo es ayudar a nuestros clientes en su camino hacia la innovación continua.
Así que ¿qué harás en este proyecto? Tu rol será:
Diseñar y desarrollar flujos de MLOps para el entrenamiento, despliegue y monitorización de modelos de Machine Learning y Deep Learning.
A continuación, te presentamos las responsabilidades clave del puesto:
- 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 llevar a cabo esta tarea con éxito, 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.
También sería beneficioso contar con:
PhD o Ms en ciencias de computación, ciencia de datos, inteligencia artificial, matemáticas o estadística.
Conocimientos avanzados sobre Apache Spark en el ámbito 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.
El salario aproximado para este puesto es de 60.000€ anuales.
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