Cientifico De Datos Ia Madrid · Completamente Remoto

buscojobs España; Madrid; A distancia; EUR 45.000 - 70.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una plataforma de empleo líder busca un Científico de Datos Sénior en Madrid para un trabajo completamente remoto. El candidato ideal debe tener un Máster o PhD en un campo cuantitativo y más de 5 años de experiencia en MLOps y desarrollo de IA. Se valorarán habilidades en lenguajes estadísticos y herramientas de nube. Esta oportunidad permite trabajar desde casa, compatible con las últimas tecnologías en IA.

Formación

• Más de 5 años de experiencia en desarrollo y despliegue de proyectos de IA.
• Dominio de lenguajes de programación estadística.
• Experiencia práctica en herramientas MLOps.

Responsabilidades

• Desarrollo y despliegue de proyectos de IA.
• Monitorización y mantenimiento de modelos de Machine Learning.
• Implementación de pipelines CI/CD.

Conocimientos

Resolución de problemas

Desarrollo de productos

Manipulación de datos

MLOps

Integración de sistemas

Educación

Máster o PhD en Estadística, Matemáticas, Informática

Herramientas

Python

SQL

Google Cloud

Docker

Kubernetes

Descripción del empleo

cientifico de datos IA Madrid · Completamente remoto

Solo para miembros registrados

A distancia

Descripción del empleo

Hola a tod@s, buscamos un perfil Científico de Datos Sénior con experiencia en MLOps.

• Máster o PhD en Estadística, Matemáticas, Informática u otro campo cuantitativo.
• Más de 5 años de experiencia en desarrollo y despliegue de proyectos de IA.
• Gran capacidad de resolución de problemas centrada en el desarrollo de productos.
• Dominio de lenguajes informáticos estadísticos (Python, SQL, etc.) para manipular datos y extraer conclusiones de grandes conjuntos de datos.
• Experiencia práctica en herramientas y técnicas MLOps para casos de uso de IA, incluyendo despliegue, monitorización y mantenimiento, con menor énfasis en modelos de IA como GenAI (LMM, transformadores, GPT, OpenAI, NLP).
• Experiencia en despliegue, monitorización y aseguramiento de modelos de Machine Learning en plataformas cloud como Google Cloud (Vertex, Gemini) (imprescindible); y conocimientos en AWS (Sagemaker, Bedrock) o Azure (ML Studio, AutoML, OpenAI) son valorados.
• Conocimiento en tecnologías de contenedorización como Docker y herramientas de orquestación como Kubernetes.
• Experiencia con protocolos de comunicación como API REST o MQTT.
• Sólida comprensión de pipelines CI/CD y sistemas de control de versiones.

Teletrabajo: Sí

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