.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 nivel nacional e internacional.Para desenvolverte bien en la posición se requieren conocimientos en/de:Es necesario que aportes Grado en Informática, Matemáticas, Física o Ingenierías similar y puedas desenvolverte bien con:Experiencia en el desarrollo de proyectos en el entorno de la IA generativa trabajando con NLP, LLMs,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.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)