.Somos Capgemini Engineering, líderes en servicios de ingeniería e I+D, con más de 65.000 personas dedicadas a la Ingeniería y la Ciencia en todo el mundo. Ayudamos a nuestros clientes a acelerar su camino hacia la industria inteligente, aportando experiencia y capacidades globales, tecnologías de vanguardia digitales y software, plataformas de ingeniería ágiles y un modelo de ejecución industrializado.Dentro de Capgemini Engineering, Hybrid Intelligence es el equipo internacional de expertos de datos e inteligencia Artificial. Nuestro trabajo es una fusión de matemáticas aplicadas, computación científica, inteligencia artificial e ingeniería de software.Entregamos soluciones revolucionarias y multidisciplinarias para nuestros clientes impulsados por la investigación y el desarrollo, abordando los desafíos generacionales de la humanidad, desde descubrir nuevos tratamientos medicinales hasta aprovechar la energía verde.Estamos dedicados a crear un ambiente diverso y estamos orgullosos de ofrecer igualdad de oportunidades. Apreciamos a las personas por lo que son y valoramos la diversidad que aportan al equipoEn Hybrid Intelligence buscamos ingeniero/a MLOps para unirse al equipo en España. Trabajarás en un equipo de expertos con los que podrás aprender y desarrollarte profesionalmente, mientras participas en el crecimiento y expansión del equipo.Cada proyecto CUENTA. ¿Te apetece sumarte a nuestro reto y crecer con nosotros?Queremos encontrarte...¿Qué funciones desarrollarás?Colaborar en un equipo multifuncional de científicos de datos, ingenieros de ML e ingenieros de software para diseñar e implementar una infraestructura de aprendizaje automático escalable.Diseñar, desarrollar y mantener pipelines de ML, garantizando una alta fiabilidad y escalabilidad.Optimizar y ajustar los modelos de aprendizaje automático para su despliegue en sistemas de alto tráfico.Colaborar estrecha y eficazmente con otros equipos para integrar modelos de ML en productos y servicios.Supervisar y solucionar problemas de los sistemas de ML de producción para garantizar un funcionamiento sin problemas.Contribuir al desarrollo de las mejores prácticas para MLOps dentro de la empresa.PhD, graduados en matemáticas, físicas, ingenierías, informática o campo técnico relacionado.Conocimientos en entornos como Snowflake, Databricks, Spark, Azure, AWS, GCP, MLFlow, AKS, ACI, REST APIs, EKS, ...Sólida comprensión de los fundamentos del aprendizaje automático y las mejores prácticas.Experiencia demostrada en el escalado de modelos de aprendizaje automático para su despliegue en producción.Sólidos conocimientos de programación en lenguajes como Python, Java o Scala.Familiaridad con herramientas como Docker y herramientas de orquestación como Kubernetes.Excelentes habilidades de escritura para documentar diseños técnicos y procesos operativos.Experiencia en excelencia operativa, incluida la capacidad de diseñar e implementar procesos CI/CD