Senior Data Scientist

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?

Tu misión será liderar, impulsar y desarrollar técnicamente con autonomía iniciativas en el ámbito de la IA generativa y ML y también:

- Diseñarás, desarrollarás y realizarás el despliegue de soluciones usando modelos de Machine Learning, Deep Learning y Computer Vision.
- Desarrollarás proyectos con NLP y LLMs.
- Gestionarás y manipularás conjuntos de datos: Definición e identificación de variables de aprendizaje, generación de nuevos conjuntos, realización de transformaciones y limpieza.Definirás procesos de Aprendizaje Automático End-to-End.
- Desarrollarás procesos de entrenamiento mediante diferentes tipos de frameworks (TF, PyTorch, Scikit-learn, etc).
- Desarrollarás procesos de inferencia en entornos On-premise o Cloud.
- Realizarás el mantenimiento de modelos existentes de Aprendizaje Automático.
- Liderarás equipos técnicos de proyecto.
- Realizarás la mentorización de Data Scientists Junior o en formación.
- Participarás en propuestas técnicas a nível nacional e internacional.

**Para desenvolverte bien en la posición se requieren conocimientos en/de**:

- Para desenvolverte bien en la posición se requieren conocimientos en/de:

- Experiência en el desarrollo de proyectos en el entorno de la IA generativa trabajando con NLP, LLMs,
- Experiência contrastada de más de 3 años en proyectos aplicando técnicas de ML y DL en entornos productivos.
- Experiência en la 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.

Además, sería genial si tienes:

- PhD o Máster 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 Docker y/o Kubernetes.
- 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).
- Experiência 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.

Se valorará positivamente el poseer certificado de discapacidad, en el marco de nuestra política de inclusión y diversidad.
Nuestro compromiso con la inclusión e igualdad de oportunidades hace que tengamos un Plan de Igualdad y un Código Ético que garantizan el desarrollo profesional de la plantilla y la igualdad de oportunidades en su selección dentro de un entorno libre de discriminación por cuestión de etnia, nacionalidad, origen social, edad, orientación sexual, expresión de género, religión o cualquier otra circunstancia personal, física o social.
¿Qué te gustará de trabajar aquí?
Tenemos un catálogo de medidas de Desarrollo y Conciliación muy completo, como son, por ejemplo:

- Un ambiente de trabajo único muy valorado por nuestros profesionales en las evaluaciones periódicas.
- Wellbeing HUB - Incluye políticas y acciones para la salud física (Wellhub) y mental.
- 24 días de vacaciones + 2 asuntos propios + 24 y 31 de diciembre + opción a comprar hasta 7 días de vacaciones al año.
- FlexAbroad: posibilidad de trabajar en remoto desde otro país durante 45 días.
- Plan de Compensación Flexible (seguro médico, transporte, formación, tarjeta restaurante o subvención de comida, guardería )
- Formación continua, podrás disfrutar de Mylearning y de Capgemini University y de nuestros Campus Digitales y Comunidades profesionales. Tendrás acceso a plataformas como: Coursera, Udemy, Pluralsight, Harvard Manager Mentor, Education First para idiomas (inglés francés, alemán ) entre otras
- Participación en Acciones de Voluntariado y Acción Social con nuestros Grupos de Sostenibilidad, Inclusión e Igualdad.
- Acompañamiento en tus inicios con el pro