En Capgemini, buscamos un ingeniero de datos y aprendizaje automático para liderar nuestros proyectos de transformación digital.
¿Qué harás en el proyecto?
Trabajará en la creación de soluciones personalizadas para clientes clave, utilizando tecnologías como Python, Spark y frameworks de aprendizaje automático.
* Diseño y desarrollo de flujos de MLOps: Creará flujos de trabajo automatizados para entrenamiento, despliegue y monitorización de modelos de aprendizaje automático.
* Gestión y manipulación de conjuntos de datos: Definirá e identificará variables de aprendizaje, generará nuevos conjuntos de datos y realizará transformaciones y limpieza.
* Definición de procesos de Aprendizaje Automático End-to-End: Diseñará procesos completos para la implementación de modelos de aprendizaje automático.
* Desarrollo de procesos de entrenamiento mediante diferentes tipos de frameworks: Utilizará frameworks como TensorFlow, PyTorch y Scikit-learn para desarrollar procesos de entrenamiento.
* Desarrollo de procesos de inferencia en entornos on-premise o cloud: Creará procesos de inferencia para implementar modelos de aprendizaje automático en entornos local o en la nube.
* Mantenimiento de modelos existentes de Aprendizaje Automático: Mantendrá y mejorará modelos existentes de aprendizaje automático.
* Mentoría de Data Scientists junior o en formación: Guiará a Data Scientists junior en su desarrollo profesional.
* Participación en propuestas técnicas a nivel nacional e internacional: Participará en la creación de propuestas técnicas para proyectos nacionales e internacionales.
* Desarrollo de negocio en el ámbito de la Inteligencia Artificial: Desarrollará estrategias para el crecimiento del negocio en el área de inteligencia artificial.
Para ser exitoso en este rol, se requiere experiencia en la siguiente área:
* Conocimientos en/de Python: Dominio de la programación en Python y sus aplicaciones en ciencia de datos.
* Experiencia en Pyspark: Experiencia en la utilización de Pyspark para el análisis de datos y el modelado de aprendizaje automático.
* Conocimientos avanzados sobre frameworks de Aprendizaje Automático: Conocimientos profundos sobre frameworks como TensorFlow, PyTorch y Scikit-learn.
* Conocimientos avanzados sobre AWS, GCP o Azure: Experiencia en la utilización de plataformas cloud para el desarrollo y despliegue de aplicaciones.
* Capacidad para trabajar en equipo: Capacidad para colaborar con otros profesionales en un equipo dinámico.
Además, se valoran las siguientes habilidades:
* PhD o Ms en ciencias de computación, ciencia de datos, inteligencia artificial, matemáticas o estadística: Título universitario relacionado con el campo de la informática y la ciencia de datos.
* Conocimientos avanzados sobre Apache Spark: Conocimientos profundos sobre la utilización de Apache Spark para el análisis de datos y el modelado de aprendizaje automático.
* Conocimientos sobre herramientas de visualización de datos: Conocimientos sobre herramientas de visualización de datos como PowerBI o similares.
* Certificaciones en AWS, GCP o Azure: Certificaciones reconocidas en la industria relacionadas con la utilización de plataformas cloud.