Data Scientist (H/M/X)

Experis España; España; Presencial; EUR 60.000 - 90.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

23 días de vacaciones

Descuentos Fnac y más

Retribución flexible

Descripción de la vacante

Experis España busca un profesional con pasión por el machine learning y la ingeniería de datos para transformar prototipos analíticos en soluciones productivas. Se workeará de forma colaborativa con equipos multidisciplinares para industrializar soluciones basadas en datos.

Se valorará experiencia en desarrollo, despliegue y mantenimiento de modelos en producción, diseño de pipelines, CI/CD y contenedización con Docker/Kubernetes. Formación continua y beneficios variados acompañan a este rol.

Formación

• Formación universitaria en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas o STEM.
• Al menos 3 años de experiencia en ML, data engineering, MLOps o áreas afines.
• Experiencia sólida en Python aplicado a ML o procesamiento de datos.

Responsabilidades

• Desarrollar, desplegar y mantener soluciones de machine learning en entornos productivos.
• Diseñar, implementar y optimizar pipelines de datos y procesos CI/CD para ML.
• Monitorizar rendimiento de modelos, detectar drift y gestionar reentrenamientos.
• Colaborar con equipos de datos, desarrollo y negocio para industrializar soluciones analíticas.
• Gestionar contenedores y orquestación con Docker/Kubernetes.

Conocimientos

Python

Docker

Kubernetes

CI/CD

Git

Machine learning

Análisis de datos

Educación

Ingeniería Informática

Herramientas

Stratio

Spark

Kubeflow

MLflow

Descripción del empleo

El candidato ideal siente pasión por el machine learning, la ingeniería de datos, los entornos MLOps y las soluciones escalables en producción. Combina sólidas capacidades analíticas y de resolución de problemas con experiencia práctica en el desarrollo, despliegue y mantenimiento de soluciones basadas en datos. Trabajará de forma colaborativa con equipos multidisciplinares para transformar prototipos analíticos en soluciones robustas, escalables y preparadas para entornos productivos.

• Desarrollar, desplegar y mantener soluciones de machine learning en entornos productivos.
• Diseñar, implementar y optimizar pipelines de datos y procesos automatizados para flujos de trabajo de ML.
• Monitorizar el rendimiento de los modelos, detectar desviaciones (drift) y gestionar procesos de reentrenamiento.
• Colaborar con equipos de datos, desarrollo y negocio para industrializar soluciones analíticas.
• Implementar y mantener procesos de CI/CD aplicados a proyectos de machine learning.
• Gestionar y optimizar aplicaciones contenerizadas y plataformas de orquestación.
• Garantizar la calidad del código, la trazabilidad de experimentos y la reproducibilidad de los desarrollos.
• Participar en la configuración, administración y optimización de plataformas de analítica avanzada.
• Dar soporte a entornos cloud y servicios asociados al ciclo de vida de modelos de machine learning.
• Identificar oportunidades de mejora continua en procesos, arquitecturas y soluciones basadas en datos.
• Titulación universitaria en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas, Ingeniería o cualquier disciplina STEM relacionada, o experiencia equivalente.
• Al menos 3 años de experiencia en machine learning, ingeniería de datos, MLOps o áreas afines.
• Experiencia de al menos 3 años en la plataforma Stratio, incluyendo: Configuración, administración y optimización de sus principales componentes.
• Experiencia sólida en desarrollo con Python aplicado a machine learning o procesamiento de datos.
• Experiencia en despliegue, operación y mantenimiento de modelos de machine learning en producción.
• Conocimientos prácticos de Docker y Kubernetes para contenerización y orquestación.
• Experiencia en diseño y gestión de pipelines de datos y automatización de procesos CI/CD.
• Manejo de herramientas de control de versiones y gestión de experimentos como Git, MLflow o equivalentes.
• Conocimiento de plataformas cloud (AWS, Azure o GCP) y servicios asociados a machine learning.
• Experiencia en monitorización de modelos, gestión de drift y estrategias de reentrenamiento.
• Experiencia en configuración, administración y optimización de plataformas de analítica avanzada.
• Capacidad para trabajar en entornos ágiles y colaborar con equipos multidisciplinares.

Se valorará

• Experiencia con herramientas específicas de MLOps como Kubeflow, Airflow, MLflow, Metaflow o similares.
• Conocimientos de ingeniería de datos y procesamiento distribuido con tecnologías como Spark.
• Experiencia en arquitecturas de microservicios y desarrollo de APIs para inferencia de modelos.
• Conocimientos de gobernanza de modelos, explicabilidad y gestión del ciclo de vida de soluciones de IA.
• Experiencia en proyectos de analítica avanzada, inteligencia artificial o industrialización de modelos.
• Conocimientos de prácticas DevOps aplicadas a entornos de datos y machine learning.

En Experis no solo te ofrecemos un empleo, sino una carrera profesional acompañada y adaptada a ti:

23 días de vacaciones.

Descuentos exclusivos en Fnac, teatro, cine, Booking y más.

Retribución flexible: ticket restaurante, seguro médico, guardería… ¡y todo ello desgrava en IRPF!

Acceso a +1.000 gimnasios y centros deportivos en toda España gracias a nuestro acuerdo con Gympass.

Programa “Tráete a un amigo”: si nos recomiendas a alguien y se incorpora, ¡recibes una bonificación!

Te proporcionamos el equipo necesario para trabajar.

Formación continua: plataforma online y certificaciones oficiales para seguir creciendo.