¡Hola! Somos CAPGEMINI.
Tenemos la gran suerte de trabajar en un sector que lidera la evolución hacia un futuro sostenible e inclusivo: la TECNOLOGÍA. El catalizador de tantas soluciones que necesitamos ahora más que nunca.
Somos 350.000 PERSONAS en todo el mundo unidas por una misma pasión. No importa dónde estemos, podemos estar en casa, en la oficina, a mil kilómetros de distancia unxs de otrxs, pero somos conscientes de que NUESTRO TRABAJO CUENTA.
No importa en qué momento vital estemos, somos DIVERSOS en edad, género, ascendencia, familia... ¡nos hemos certificado en Diversidad y como empresa ÉTICA más de 9 años seguidos!
APRENDIENDO y FORMÁNDOTE a todas horas o si necesitas consolidarte y aprecias la FLEXIBILIDAD, la CONCILIACION y los BENEFICIOS fiscales y sociales para compaginar tu vida personal y profesional. Lo que importa es que puedes sentir que estás DONDE DEBES ESTAR para conseguir el futuro que deseas.
Cada proyecto CUENTA. ¿Te apetece sumarte a CAPGEMINI y participar en nuestros proyectos? La diversidad de proyectos en sectores diferentes te va a proporcionar gran versatilidad y también la oportunidad de especializarte en alguno en concreto, si es tu deseo.
¿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 inteligencia artificial y también:
• Diseñarás, desarrollarás y realizarás el despliegue de soluciones usando modelos de Machine Learning y Deep Learning.
• 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 nivel nacional e internacional.
La colaboración es clave en el desarrollo de nuevas ideas, de nuevas soluciones, del crecimiento profesional y personal y por eso para nosotrxs es vital el equipo y el buen clima. Trabajamos y potenciamos nuestras COMUNIDADES dentro de la compañía.
Tenemos un CATÁLOGO DE MEDIDAS de desarrollo y conciliación muy completo (ayudas familiares, seguros y tickets, días festivos adicionales de tiempo para ti y lxs tuyxs, etc...) ¿Nos vemos y te lo contamos?
Para sentirte a gusto en la posición es necesario que aportes:
• Grado en Informática, Matemáticas, Física o Ingenierías similares.
• Experiencia contrastada de más de 3 años en proyectos aplicando técnicas de ML y DL en entornos productivos.
• Experiencia 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.
¿A qué unidad pertenece esta posición?
Insights and Data es una línea de negocio global y somos más de 25.000 profesionales. En 2021 hemos crecido un 32% y el reto para este año es aún mayor. Queremos contar con el mejor equipo de expertos/as en datos y analítica. Actualmente, el equipo cuenta con más de 350 expertos en España y vamos a seguir creciendo.
Puedes entrar aquí y conocer un poco más: bit.ly/3mBZoku
- Requisitos deseados
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).
• 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.
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