Data Science & Ml

Capitole
Málaga, Spain
6 days ago

Role details

Contract type
Permanent contract
Employment type
Full-time (> 32 hours)
Experience required
4 years minimum
Working hours
Regular working hours

Tech stack

Artificial Intelligence Data Analysis Continuous Integration Python (Programming Language) Machine Learning SQL Databases Scikit Learn Xgboost Machine Learning Operations Docker

Job description

Overview¿Te apasiona desarrollar modelos de Machine Learning que generen un impacto real en el negocio?Buscamos un/aSenior Data Scientist / Machine Learning Engineerpara incorporarse a un equipo internacional de datos, participando en el desarrollo de soluciones basadas eninteligencia artificialymodelos predictivosque apoyan la toma de decisiones estratégicas.Trabajarás entodo el ciclo de vida del modelo, desde el análisis de datos y la experimentación hasta el despliegue y monitorización en producción, colaborando estrechamente conperfiles técnicos y de negocio.ResponsibilitiesDiseñar, entrenar y optimizar modelos de Machine Learning para resolver problemas de negocio.Desarrollar modelos predictivos y algoritmos de clasificación, regresión y forecasting.Realizar análisis exploratorios e ingeniería de variables para mejorar el rendimiento de los modelos.Participar en el despliegue de modelos en producción y su monitorización.Colaborar con equipos de Data Engineering y negocio para transformar necesidades funcionales en soluciones basadas en datos.Medir el impacto de los modelos mediante métricas técnicas y de negocio.QualificationsMás de 4 años trabajando como Data Scientist o Machine Learning Engineer.Python y SQL.Machine Learning clásico (Scikit-learn, XGBoost, LightGBM o similares).Modelos de regresión, clasificación y forecasting.Desarrollo y despliegue de modelos en entornos productivos.Docker y herramientas relacionadas con el ciclo de vida del modelo (MLflow, CI/CD o similares).#J-*****-Ljbffr

Requirements

Más de 4 años trabajando como Data Scientist o Machine Learning Engineer. Python y SQL. Machine Learning clásico (Scikit-learn, XGBoost, LightGBM o similares). Modelos de regresión, clasificación y forecasting. Desarrollo y despliegue de modelos en entornos productivos. Docker y herramientas relacionadas con el ciclo de vida del modelo (MLflow, CI/CD o similares).

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