Científico de Datos y ML Engineer – Ciclo Completo de Datos

Ayesa Digital

Meis

Presencial

EUR 40.000 - 60.000

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Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

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Retribución flexible
Flexibilidad horaria

Descripción de la vacante

Ayesa Digital busca un/a Data Scientist / Machine Learning Engineer para unirse a un proyecto tecnológico y participar en todo el ciclo de vida de los datos, desde la extracción hasta la explotación analítica. Diseñarás y pondrás en producción modelos de ML, optimizarás pipelines y colaborarás con equipos técnicos y de negocio.

Se requiere experiencia en ML, Python, SQL y herramientas de procesamiento distribuido.

Formación

  • Experiencia en Data Science, ML o Data Engineering (3–5 años).
  • Experiencia con ciclo completo del dato: extracción, ingesta, ETL/ELT, almacenamiento, modelado y explotación analítica.
  • Diseño, entrenamiento e implementación de modelos de ML en producción.
  • Gestión del ciclo de vida de modelos: tracking, versionado y monitorización.
  • Conocimientos de MLflow u herramientas equivalentes.
  • Conocimientos avanzados de Python y SQL.

Responsabilidades

  • Trabajar en todo el ciclo de vida del dato: extracción, ingesta, transformación, almacenamiento, modelado y explotación analítica.
  • Diseñar, entrenar, validar e implementar modelos de Machine Learning en producción.
  • Participar en la evolución y optimización de pipelines y monitorización de modelos.
  • Trabajar con grandes volúmenes de datos mediante tecnologías de procesamiento distribuido.
  • Colaborar con equipos técnicos y de negocio para trasladar necesidades analíticas a soluciones ML.
  • Aplicar buenas prácticas de desarrollo y control de versiones (Git/GitHub).

Conocimientos

Python
SQL
PySpark
MLflow
Git/GitHub
TensorFlow
PyTorch
scikit-learn

Herramientas

BigQuery
Dataflow
Dataproc
Vertex AI

Descripción del empleo

Ayesa Digital busca un/a Data Scientist / Machine Learning Engineer para unirse a un proyecto tecnológico y participar en todo el ciclo de vida de los datos, desde la extracción hasta la explotación analítica. Diseñarás y pondrás en producción modelos de ML, optimizarás pipelines y colaborarás con equipos técnicos y de negocio.

Se requiere experiencia en ML, Python, SQL y herramientas de procesamiento distribuido.

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