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?Trabajarás en el diseño y desarrollo de flujos de MLOps para el entrenamiento, despliegue y monitorización de modelos de Machine Learning y Deep Learning.
Diseño y desarrollo de soluciones MLOps.Gestión y manipulación de conjuntos de datos: Definición e identificación de variables de aprendizaje, generación de nuevos conjuntos, realización de transformaciones y limpieza.Definición de procesos de Aprendizaje Automático End-to-End.Desarrollo de procesos de entrenamiento mediante diferentes tipos de frameworks (TF, PyTorch, Scikit-learn, etc).Desarrollo de procesos de inferencia en entornos on-premise o cloud.Mantenimiento de modelos existentes de Aprendizaje Automático.Mentorización de Data Scientists Junior o en formación.Participación en propuestas técnicas a nivel nacional e internacional.Desarrollo de negocio en el ámbito de la Inteligencia Artificial.Para desenvolverte bien en la posición se requieren conocimientos en/de:Grado en Informática, Matemática, Física, Ingeniería o similar.
Conocimiento sobre Python en el ámbito de la ciencia de datos.Experiencia en Pyspark.Conocimientos avanzados sobre frameworks de Aprendizaje Automático (TF, PyTorch, Scikit-learn, etc).Conocimientos avanzados sobre AWS, GCP o Azure (registro de modelos, registro de contenedores, despliegue, monitorización y entrenamiento automatizado).Conocimiento sobre Docker y/o Kubernetes.Conocimiento sobre Google AI TFX, Kubeflow, MLFlow o similares.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 Ms 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 herramientas de visualización de datos (PowerBI o similares).Certificaciones en AWS, GCP o Azure (u otras plataformas cloud equivalentes para el tratamiento de datos).Conocimientos avanzados en Edge Computing.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.Nivel de inglés: C1.Contract type Indefinido
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