Data Scientist & ML Engineer - End-to-End ML Impact

Capitole

el Lloar

Presencial

EUR 50.000 - 75.000

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Descripción de la vacante

Capitole busca un Data Scientist / ML Engineer para unirse a un equipo internacional de datos y desarrollar soluciones de ML, Advanced Analytics y modelos predictivos orientados a la toma de decisiones. Participarás en todo el ciclo de vida de las soluciones, desde la exploración y modelado de datos hasta el despliegue y adopción por parte del negocio.

Trabajarás con Python, PySpark, SQL y Databricks, colaborando estrechamente con perfiles técnicos y stakeholders de negocio para transformar

Formación

  • Experiencia sólida en Data Science o ML Engineer.
  • Conocimiento de ML clásico y análisis avanzado.
  • Dominio de Python, PySpark y SQL.
  • Experiencia práctica con Databricks y grandes volúmenes de datos.
  • Capacidad para seleccionar, validar y evaluar rendimiento de modelos.
  • Desarrollo de soluciones ML end-to-end, incluyendo despliegue y monitorización.

Responsabilidades

  • Diseñar, entrenar, validar y optimizar modelos de ML para resolver problemas de negocio.
  • Trabajar en forecasting, optimización, clustering, regresión y recomendaciones.
  • Realizar análisis exploratorios, feature engineering y selección de modelos.
  • Evaluar rendimiento y explicabilidad de modelos con métricas técnicas y de negocio.
  • Diseñar y desarrollar pipelines de ML end-to-end y desplegar en producción.
  • Colaborar con equipos técnicos y de negocio para generar valor.

Conocimientos

Python
PySpark
SQL
Machine Learning
Advanced Analytics
Comunicación
Storytelling

Herramientas

Databricks
Power BI

Descripción del empleo

Capitole busca un Data Scientist / ML Engineer para unirse a un equipo internacional de datos y desarrollar soluciones de ML, Advanced Analytics y modelos predictivos orientados a la toma de decisiones. Participarás en todo el ciclo de vida de las soluciones, desde la exploración y modelado de datos hasta el despliegue y adopción por parte del negocio.

Trabajarás con Python, PySpark, SQL y Databricks, colaborando estrechamente con perfiles técnicos y stakeholders de negocio para transformar

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