.Descripción de la empresa:Devoteam es una consultora líder en Europa centrada en estrategia digital, plataformas tecnológicas, ciberseguridad y transformación empresarial a través de la tecnología. La tecnología está en nuestro ADN y creemos en ella como una palanca capaz de impulsar el cambio a mejor, manteniendo un equilibrio que nos permite ofrecer a nuestra cartera de clientes herramientas tecnológicas de primer nivel pero siempre con la cercanía y profesionalidad de un equipo que actúa como guía en el camino. Devoteam lleva más de 25 años apostando por la tecnología al servicio de las personas. Con más de 10.000 personas en el grupo, en 20 países de Europa, Oriente Medio y África.Descripción del empleo:Desde Devoteam estamos buscando un ML Arquitect con una descripción detallada de las tareas y funciones clave que un Machine Learning Engineer de Google Cloud llevaría a cabo:Diseño y desarrollo de modelos:Análisis de problemas y requisitos: Colaborar con equipos multidisciplinarios para comprender los problemas comerciales y traducirlos en soluciones de aprendizaje automático viables.Selección de algoritmos y técnicas: Elegir los algoritmos y técnicas de aprendizaje automático más adecuados para abordar los problemas específicos.Desarrollo y entrenamiento de modelos: Utilizar herramientas y marcos de trabajo de GCP (como TensorFlow, Keras, scikit-learn) para desarrollar, entrenar y evaluar modelos de aprendizaje automático.Optimización de modelos: Ajustar hiperparámetros y arquitecturas de modelos para mejorar su rendimiento y precisión.Preparación y gestión de datos:Recopilación y limpieza de datos: Recopilar datos de diversas fuentes y realizar tareas de limpieza y preprocesamiento para garantizar su calidad.Análisis exploratorio de datos: Explorar y comprender los datos para identificar patrones, tendencias y anomalías.Ingeniería de características: Transformar y crear características relevantes para mejorar el rendimiento de los modelos.Almacenamiento y gestión de datos: Utilizar servicios de almacenamiento de GCP (como BigQuery, Cloud Storage) para almacenar y gestionar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.Despliegue y gestión de modelos:Despliegue de modelos en producción: Implementar modelos entrenados en entornos de producción utilizando servicios de GCP (como AI Platform, Cloud Functions).Monitorización y mantenimiento de modelos: Supervisar el rendimiento de los modelos en producción y realizar actualizaciones y ajustes según sea necesario.Escalabilidad de modelos: Garantizar que los modelos puedan manejar grandes volúmenes de datos y solicitudes en tiempo real.Automatización de procesos: Utilizar herramientas de automatización y orquestación (como Cloud Composer, Kubeflow) para agilizar el flujo de trabajo de aprendizaje automático.Colaboración y comunicación:Trabajo en equipo: Colaborar estrechamente con científicos de datos, ingenieros de software, arquitectos de soluciones y otros profesionales
