Data Scientist

Diseñar e implementar soluciones para automatizar el ciclo de experimentación y release de machine learning.

Identificar, diseñar e implantar mejoras en el ciclo de vida de ML:

• Automatización de procesos manuales
• Optimización de data delivery
• Rediseño de infraestructura para mayor escalabilidad
• Despliegue de ML CI/CD pipelines, IaC, y sistemas de monitorización tanto para modelos como para infraestructura.
• Desarrollo de algoritmos avanzados de machine learning orientados a la mejora del Customer Journey.

• Construcción de pipelines de ML y CI/CD: MLflow, DVC, Kubeflow, ONNX, TFX, Airflow, Metaflow, Jupyter, PyTorch, TensorFlow, Psycaffold, GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins, GitLab CI/CD.
• Versionado basado en los 3 pilares: data, model & code.
• Experiencia en testing end-to-end de sistemas de machine learning.
• Trabajo con Docker para entornos de backtesting y reproducibilidad.
• Scripting en Python (nivel alto).
• Experiencia en Trustworthy AI / Privacy Preserving ML: Federated Learning, anonimización de datos, Model Cards, etc.
• Diseño y despliegue de soluciones en Google Cloud