Mlops / Data Scientist

En Akkodis combinamos soluciones digitales e ingeniería para crear un futuro más inteligente para todas las personas.Con presencia en más de 30 países de Europa, Asia y América, apostamos por la innovación, aprovechando el talento de nuestros equipos y la tecnología para transformar industrias y ofrecer soluciones de vanguardia a los desafíos más complejos del mundo.¿Te apasiona la Inteligencia Artificial y los datos?Estamos ampliando nuestro equipo y buscamos dos perfiles clave con más de 1 año de experiencia para impulsar nuestros proyectos de IA: un/a MLOps Engineer, enfocado/a en la industrialización y despliegue de modelos, y un/a Data Scientist, especializado/a en convertir los datos en soluciones innovadoras.Requisitos perfil MLOps Conocimientos de infraestructura y entornos de computación en servidores físicos (bare metal).Experiencia en contenedores y orquestación con herramientas como Kubernetes, Docker o similares.Conocimientos de plataformas de Machine Learning y MLOps como Kubeflow, MLflow o herramientas equivalentes.Experiencia en automatización CI/CD y prácticas Dev Ops.Programación y automatización, principalmente en Python y SQL.Arquitecturas de microservicios.Requisitos perfil Data Scientist Desarrollo y Analítica Core: Dominio fluido de Python y librerías de análisis de datos (Pandas, Num Py) Modelado: Experiencia práctica con librerías de Machine Learning clásico (Scikit-Learn) y Deep Learning (Py Torch o Tensor Flow).Infraestructura On-Premise: Manejo diario de Docker, gestión de entornos virtuales (venv, conda), conexión/administración básica de Bases de Datos (SQL/No SQL) y administración remota vía SSH.Calidad y MLOps Core: Experiencia con Great Expectations (para validación de datos) y herramientas de control de versiones/ciclo de vida como Git, DVC y Mlflow.¿Qué ofrecemos en Akkodis?Contrato indefinido.Incorporación a una compañía multinacional líder en tecnología e ingeniería.Plan de retribución flexible (ticket restaurante, transporte y seguro médico).Formación continua y acceso a programas de desarrollo profesional.Participación en proyectos tecnológicos innovadores y de alto valor estratégico.

Requisitos perfil MLOps Conocimientos de infraestructura y entornos de computación en servidores físicos (bare metal). Experiencia en contenedores y orquestación con herramientas como Kubernetes, Docker o similares. Conocimientos de plataformas de Machine Learning y MLOps como Kubeflow, MLflow o herramientas equivalentes. Experiencia en automatización CI/CD y prácticas Dev Ops. Programación y automatización, principalmente en Python y SQL. Arquitecturas de microservicios. Requisitos perfil Data Scientist Desarrollo y Analítica Core: Dominio fluido de Python y librerías de análisis de datos (Pandas, Num Py) Modelado: Experiencia práctica con librerías de Machine Learning clásico (Scikit-Learn) y Deep Learning (Py Torch o Tensor Flow). Infraestructura On-Premise: Manejo diario de Docker, gestión de entornos virtuales (venv, conda), conexión/administración básica de Bases de Datos (SQL/No SQL) y administración remota vía SSH. Calidad y MLOps Core: Experiencia con Great Expectations (para validación de datos) y herramientas de control de versiones/ciclo de vida como Git, DVC y Mlflow.

Contrato indefinido. Incorporación a una compañía multinacional líder en tecnología e ingeniería. Plan de retribución flexible (ticket restaurante, transporte y seguro médico). Formación continua y acceso a programas de desarrollo profesional. Participación en proyectos tecnológicos innovadores y de alto valor estratégico.

Con presencia en más de 30 países de Europa, Asia y América, apostamos por la innovación, aprovechando el talento de nuestros equipos y la tecnología para transformar industrias y ofrecer soluciones de vanguardia a los desafíos más complejos del mundo.