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Data scientist / mlops engineer - 100% teletrabajo

Càrcer
Nunegal Consulting
Publicada el 20 mayo
Descripción

¿Listo/a para dar el siguiente paso como Data Scientist / MLOps Engineer en un entorno tecnológico? ?

¡Desde Nunegal Consulting tenemos una oportunidad para ti!

¿Cómo es trabajar con nosotr@s? ?? ??? ?

Tenemos una cultura de mejora continua: Te integrarás en un proyecto retador que impulsará tus conocimientos y experiencia. ?

Crecimiento profesional: Apostamos por el crecimiento de nuestro equipo y priorizamos la promoción interna. ?

Cercanía: Nunegal lo formamos personas, no números. Nos conocemos por el nombre. ????????

Buen rollo ?: Somos un equipo, nos ayudamos y compartimos conocimientos. Además, somos conocidos por nuestro #Nunefest ?

¿Qué te ofrecemos? ?

Incorporación a una empresa en constante crecimiento.

Teletrabajo 100%.

Retribución flexible (ticket restaurante, seguro médico, transporte y guardería).

Formación en inglés y cursos IT

Sobre ti... ?? ??

Tienes experiencia en el desarrollo de modelos de Machine Learning y Feature Engineering.

Has trabajado con procesamiento de datos utilizando Spark y SQL.

Tienes experiencia construyendo pipelines de entrenamiento, inferencia en tiempo real y procesamiento batch.

Sabes desplegar modelos como APIs utilizando FastAPI.

Eres capaz de iterar rápidamente entre la experimentación y el despliegue en producción.

Te adaptas bien a entornos dinámicos y equipos pequeños, con un perfil versátil.

Dominas Python para desarrollo y análisis de datos.

¿Cómo será tu día a día? ??

Desarrollarás modelos de Machine Learning y realizarás tareas de Feature Engineering.

Diseñarás y mantendrás pipelines de datos y de entrenamiento (batch y tiempo real).

Desplegarás modelos en producción como APIs utilizando FastAPI.

Colaborarás estrechamente con equipos técnicos para llevar modelos desde la experimentación hasta producción.

Optimizarás el rendimiento y la escalabilidad de modelos y pipelines.

Trabajarás con grandes volúmenes de datos utilizando Spark y SQL.

#J-18808-Ljbffr

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