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Data Scientist Con Conocimientos En Mlops

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Empresa:

Krell Consulting


Detalles de la oferta

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.ResponsabilidadesDesarrollar 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.ExperienciaMínimo 3 años de experiencia en roles relacionados con Data Science y Machine Learning.Experiencia en el sector financiero es altamente valorada.Conocimientos TécnicosProgramación 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 BlandasExcelentes habilidades de comunicación y presentación.Capacidad para trabajar en equipo y colaborar con diferentes áreas.Pensamiento analítico y orientación a la solución de problemas.BeneficiosModalidad 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.
#J-18808-Ljbffr


Fuente: Whatjobs_Ppc

Requisitos

Data Scientist Con Conocimientos En Mlops
Empresa:

Krell Consulting


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