Data Scientist / Machine Learning Engineer
Summary
Build, train, and deploy ML/DL models (NLP, clustering, anomaly detection) in Azure/Google Cloud, integrating them into production pipelines using MLOps and cloud-native tools.
Data Scientist / Machine Learning Engineer | Barcelona | Híbrido
¿Es este el siguiente paso en su carrera? Descubra si es el candidato adecuado leyendo la descripción completa a continuación.
Buscamos un/a Data Scientist / Machine Learning Engineer con experiencia en el desarrollo, integración y productivización de modelos de Machine Learning e Inteligencia Artificial.
Ubicación: Barcelona
Modalidad híbrida: aproximadamente 2 días presenciales al mes
¿Qué harás?
- Diseñar, entrenar y validar modelos de Machine Learning y Deep Learning.
- Participar en proyectos de clustering, clasificación, regresión y detección de anomalías.
- Aplicar técnicas de NLP para extracción de información, resumen automático y análisis semántico.
- Integrar modelos de IA/ML en pipelines y entornos productivos.
- Realizar estudios de viabilidad y Pruebas de Concepto (POC) para nuevos casos de uso.
- Participar en validaciones funcionales y despliegues en Azure y/o Google Cloud.
- Documentar las soluciones desarrolladas y colaborar en la formación de usuarios y equipos técnicos.
- Trabajar bajo estándares de IA Responsable y normativa europea aplicable a Inteligencia Artificial.
¿Qué buscamos?
Experiencia y conocimientos en:
- Python y Machine Learning.
- Frameworks como TensorFlow, PyTorch y scikit-learn.
- Técnicas de embeddings, NLP, Deep Learning y modelos de IA generativa.
- Servicios Cloud relacionados con IA, especialmente Azure OpenAI y/o Google Cloud, valorándose experiencia con herramientas como Gemini, Model Armor, Document AI, Agent Space, Workflow o Cloud Run Functions.
- Herramientas AutoML como PyCaret.
- Visualización de datos y elaboración de informes analíticos.
- Arquitecturas de microservicios y comunicación entre servicios.
- Docker y Kubernetes.
- CI/CD y Git para automatización de desarrollo y despliegues.
- Desarrollo e integración de APIs RESTful.
- Bases de datos SQL y NoSQL, especialmente PostgreSQL, Redis y Elasticsearch.
- Metodologías ágiles.
Se valorará formación universitaria técnica relacionada con Data Science, Inteligencia Artificial, Informática, Matemáticas, Estadística, Física o áreas afines. xqbhyrx
Buscamos una persona con capacidad para trabajar de forma autónoma, orientación práctica y experiencia llevando soluciones de IA desde la experimentación hasta su integración en entornos productivos.
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