Formación académica:
Máster en Estadística, Matemáticas, Informática o cualquier otro campo cuantitativo relacionado.
Experiencia requerida:
Entre 3 y 5 años de experiencia en Ciencia de Datos en entornos industriales o de producción.
Habilidades y conocimientos técnicos obligatorios:
Fuertes capacidades analíticas y de resolución de problemas, enfocadas en el desarrollo de soluciones de IA de extremo a extremo.
Dominio de Python y SQL para manipulación de datos y análisis avanzado sobre grandes volúmenes.
Experiencia práctica en MLOps, incluyendo despliegue, monitorización y mantenimiento de modelos en entornos productivos.
Experiencia en Google Cloud Platform (GCP), especialmente en tareas de despliegue y seguridad de modelos de ML.
Conocimiento en Docker y herramientas de orquestación de contenedores como Kubernetes.
Familiaridad con protocolos como API REST y MQTT.
Conocimiento sólido de CI/CD pipelines y sistemas de control de versiones (como Git).
Experiencia en implantación de soluciones basadas en datos en procesos de fabricación y entornos de planta industrial.
️ Idiomas requeridos: Inglés mínimo B2
#J-18808-Ljbffr