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Desplegar y optimizar modelos de machine learning en entornos productivos.
Diseñar y desarrollar pipelines de datos eficientes y escalables con PySpark .
Garantizar la calidad, disponibilidad y gobernanza de los datos en infraestructuras de Big Data .
Colaborar estrechamente con Data Scientists y otros equipos técnicos.
Optimizar la ejecución de modelos para mejorar tiempos de procesamiento y consumo de recursos.
Explorar nuevas tecnologías y herramientas para mejorar los procesos de ingeniería de datos.
Experiencia previa como Data Scientist, con sólidos conocimientos en machine learning y estadística.
2-4 años de experiencia en ingeniería de datos.
Dominio de Python y PySpark .
Experiencia en entornos de Big Data y procesamiento distribuido .
Conocimiento de arquitecturas de datos en la nube ( AWS, Azure o GCP ).
Experiencia en herramientas de orquestación de workflows ( Airflow, Prefect, etc. ).
Capacidad para trabajar con grandes volúmenes de datos y optimización de procesos ETL .
Conocimiento de bases de datos SQL y NoSQL .
Plus (deseable, pero no obligatorio)
Experiencia con frameworks de MLOps y CI / CD .
Conocimientos en Kubernetes y Docker .
Familiaridad con herramientas de visualización de datos .
Trabajo 100% remoto con flexibilidad horaria.
Oportunidad de formar parte de una empresa multinacional innovadora .
Proyectos desafiantes con grandes volúmenes de datos .
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Greater Madrid Metropolitan Area 1 week ago
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