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Buscamos un/a Machine Learning Engineer / Data Scientist para proyecto estratégico en el sector bancario
Si tienes experiencia trabajando con
modelos de Machine Learning en producción, te apasiona el
análisis de datos
y te interesa participar en la
monitorización y evolución de modelos a gran escala, esta posibilidad puede interesarte
Te incorporarás a un equipo especializado donde colaborarás estrechamente con perfiles de
Data Science, Data Engineering y MLOps
para garantizar el correcto funcionamiento, rendimiento y evolución de modelos analíticos en producción.
¿Qué harás?
Análisis y seguimiento de
modelos de Machine Learning en producción.
Evaluación del rendimiento y comportamiento de modelos analíticos.
Análisis de impacto ante cambios en variables de entrada y procesos de negocio.
Participación en procesos de
reentrenamiento y evolución de modelos.
Detección y análisis de
desviaciones, drift y degradación de modelos.
Colaboración con equipos de
MLOps
para garantizar la estabilidad y escalabilidad de las soluciones.
Análisis de impacto derivados de cambios organizativos y de negocio.
Trabajo con
grandes volúmenes de datos en entornos cloud.
¿Qué buscamos?
Experiencia como
Machine Learning Engineer, Data Scientist o Data Engineer
con exposición a modelos de Machine Learning.
Experiencia sólida en
Python.
Experiencia con
PySpark.
Experiencia trabajando con
BigQuery.
Conocimientos y experiencia en
Google Cloud Platform (GCP).
Experiencia en
análisis, monitorización o industrialización de modelos.
Experiencia trabajando con
grandes volúmenes de datos.
Conocimientos de
Dataiku DSS.
Experiencia en entornos
MLOps.
Conocimientos de
Model Monitoring, Data Drift o Model Drift.
Experiencia en sectores regulados como
Banca o Seguros
será un plus.
¿Por qué elegirnos?
Personas en el centro.
Un entorno cercano, flexible y humano.
Proyectos tecnológicos punteros
y oportunidades de crecimiento.
1.200€ anuales en formación
a tu elección (certificaciones, eventos, cursos, etc.).
Seguro médico privado 100% cubierto.
Retribución flexible
(restaurante, transporte, guardería).
WellHub (Gympass).
Eventos cada dos meses, fiestas, equipo de fútbol y comunidades tecnológicas internas.
¡Y lo más importante: un EQUIPAZO increíble!
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Acceso a información confidencial de Capitole y proyectos asignados.
Cumplimiento de las políticas internas de seguridad de la empresa y clientes. xcskxlj
Firma de NDA obligatoria.