Científico De Datos / Ingeniero De Machine Learning - Plataformas De Datos Agran Escala

Ofertas de Científico de Datos Ingeniero de Ma…Buscamos un/aData Scientist / ML Engineercon sólida experiencia en IA tradicional para incorporarse a un equipo de datos en expansión.La persona seleccionada será responsable dediseñar, entrenar y poner en producciónmodelos predictivos orientados apricing dinámico, personalización de oferta y forecast de demanda en entornos retail de alto volumen.El rol requieredominio del ciclo completo de un modelo: desde el análisis exploratorio y la ingeniería de features hasta el despliegue en producción mediante pipelines de CI/CD, garantizando que los outputs lleguen a los sistemas de negocio en tiempo y forma.Responsabilidades principales:Diseñoyentrenamientodemodelos de regresiónparaforecast de demandayelasticidad de precio .Gestión delciclo de vida de modelos : versionado, retraining periódico y monitorización de drift.Integración enpipelines de CI/CD(GitHub Actions, GitLab CI o similar): testing, validación automática y promoción a producción.Monitorización demétricas de negocioymétricas técnicas(RMSE, AUC, ) post-despliegue.Traducción derequisitos de negocio(pricing managers, category managers) en problemas formales de ML.Documentación clarade metodología, decisiones de modelado y resultados para audiencias técnicas y no técnicas.Participación encode reviewsy en la definición de estándares del equipo de datos.5+ años de experienciaen roles de Data Science o ML en entornos productivos.Dominio dePython científico(pandas, scikit-learn, numpy).SQL avanzado .CI/CD:Conocimiento general de pipelines de integración continua; experiencia empaquetando modelos con Docker y desplegando vía GitHub Actions, GitLab CI o similar.Experiencia conherramientas de tracking de experimentos : MLflow, W&B o similar.Capacidad de comunicar resultados de modelos a stakeholders no técnicosValorables:Experiencia enretail ,travel ,e-commerceoindustrias con pricing dinámico .Conocimiento deframeworks de orquestación de datos(Airflow, Prefect).Familiaridad con plataformascloud : GCP (BigQuery, Vertex AI), AWS (SageMaker) o Azure ML.Experiencia confeature stores(Feast, Tecton) o arquitecturas de datos entiempo real(Kafka, Flink).Conocimientos deA/B testingyexperimentación onlinepara validación de modelos en producción.¿Este trabajo es un acierto o un fracaso?Una consultora tecnológica líder incorpora un/a AI Team Lead para liderar un equipo de ingenieros de IA en el diseño, implementación y mantenimiento de soluciones de Inteligencia Artificial de vanguardia, abarcando Machine Learning, Deep Learning y Generative AI.Sobre el rolRol crucial para optimizar modelos y algoritmos (eficiencia, escalabilidad, precisión) + gestionar despliegue en producción vía MLOps.Responsable de calidad del código, promoción de best practices, seguimiento de avances en IA + mentoría de miembros del equipo.Titulación superior en Informática, Ingeniería de Sistemas, Matemáticas, Estadística o similar.3-5 añosde experiencia sólida en desarrollo y diseño de modelos IA, ML y GenAI.Dominio dePythony R.Frameworks:TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn+ modelos generativos avanzadosGPT, BERT, Stable Diffusion.Manipulación y procesamiento de datos conPandas + NumPy + SQLexperto.Familiaridad conMLOps+ diseño de pipelines de automatización +CI/CD + Git.Habilidadesconsolidadas de liderazgoy experiencia mentoreando equipos técnicos.Español profesional + inglés valorable.Experiencia integrando solucionesGenAI en aplicaciones empresariales.Metodologías ágiles (Scrum, Kanban).Contribuciones activas a comunidad IA (open source, publicaciones, ponencias).#J-*****-Ljbffr

modelos de regresión para forecast de demanda y elasticidad de precio . Gestión del ciclo de vida de modelos : versionado, retraining periódico y monitorización de drift. Integración en pipelines de CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI o similar): testing, validación automática y promoción a producción. Monitorización de métricas de negocio y métricas técnicas (RMSE, AUC, ) post-despliegue. Traducción de requisitos de negocio (pricing managers, category managers) en problemas formales de ML. Documentación clara de metodología, decisiones de modelado y resultados para audiencias técnicas y no técnicas. Participación en code reviews y en la definición de estándares del equipo de datos. 5+ años de experiencia en roles de Data Science o ML en entornos productivos. Dominio de Python científico (pandas, scikit-learn, numpy). SQL avanzado . CI/CD: Conocimiento general de pipelines de integración continua; experiencia empaquetando modelos con Docker y desplegando vía GitHub Actions, GitLab CI o similar. Experiencia con herramientas de tracking de experimentos : MLflow, W&B o similar. Capacidad de comunicar resultados de modelos a stakeholders no técnicos Valorables: Experiencia en retail , travel , e-commerce o industrias con pricing dinámico . Conocimiento de frameworks de orquestación de datos (Airflow, Prefect). Familiaridad con plataformas cloud : GCP (BigQuery, Vertex AI), AWS (SageMaker) o Azure ML. Experiencia con feature stores (Feast, Tecton) o arquitecturas de datos en tiempo real (Kafka, Flink). Conocimientos de A/B testing y experimentación online para validación de modelos en producción., Titulación superior en Informática, Ingeniería de Sistemas, Matemáticas, Estadística o similar. 3-5 años de experiencia sólida en desarrollo y diseño de modelos IA, ML y GenAI. Dominio de Python y R. Frameworks: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn

• modelos generativos avanzados GPT, BERT, Stable Diffusion . Manipulación y procesamiento de datos con Pandas + NumPy + SQL experto. Familiaridad con MLOps

• diseño de pipelines de automatización + CI/CD + Git . Habilidades consolidadas de liderazgo y experiencia mentoreando equipos técnicos. Español profesional + inglés valorable. Experiencia integrando soluciones GenAI en aplicaciones empresariales . Metodologías ágiles (Scrum, Kanban). Contribuciones activas a comunidad IA (open source, publicaciones, ponencias). #J-*****-Ljbffr