Data Scientist
Responsabilidades clave:
Diseñar e implementar soluciones para automatizar el ciclo de experimentación y release de machine learning.
Identificar, diseñar e implantar mejoras en el ciclo de vida de ML:
Automatización de procesos manuales
Optimización de data delivery
Rediseño de infraestructura para mayor escalabilidad
Despliegue de ML CI/CD pipelines, IaC, y sistemas de monitorización tanto para modelos como para infraestructura.
Desarrollo de algoritmos avanzados de machine learning orientados a la mejora del Customer Journey.
Requisitos
Experiencia técnica imprescindible:
Construcción de pipelines de ML y CI/CD: MLflow, DVC, Kubeflow, ONNX, TFX, Airflow, Metaflow, Jupyter, PyTorch, TensorFlow, Psycaffold, GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins, GitLab CI/CD.
Versionado basado en los 3 pilares: data, model & code.
Experiencia en testing end-to-end de sistemas de machine learning.
Trabajo con Docker para entornos de backtesting y reproducibilidad.
Scripting en Python (nivel alto).
Experiencia en Trustworthy AI / Privacy Preserving ML: Federated Learning, anonimización de datos, Model Cards, etc.
Diseño y despliegue de soluciones en Google Cloud
- Ubicaciones
- Madrid
- Estado remoto
- Híbrido
Madrid
Lugar de trabajo y cultura
La clave es contar con un equipo humano extraordinariamente preparado y motivado, que renueva constantemente sus conocimientos, y que basa su trabajo en el diálogo continuo, la proximidad a nuestros clientes y l profesionalidad
Acerca de TECDATA ENGINEERING
TECDATA ENGINEERING es un proveedor líder de soluciones y servicios tecnológicos especializado en proyectos globales de tecnología avalado por su portfolio de servicios y productos enfocados a generar valor añadido, aumentar la ventaja competitiva y reducir costes para sus clientes. Estamos presentes en los sectores económicos más importantes: Banca, Telecomunicaciones, Seguros.