Remote Data Scientist & MLOps Engineer

Nunegal; España; A distancia; EUR 50.000 - 75.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Ticket restaurante

Seguro médico

Transporte

Guardería

Formación en inglés

Descripción de la vacante

Nunegal te invita a dar el siguiente paso como Data Scientist / MLOps Engineer en un entorno tecnológico en expansión. Trabajarás en un equipo cercano, con foco en la mejora continua y crecimiento profesional, con teletrabajo 100% y beneficios como ticket restaurante, seguro médico, transporte y guardería.

Desarrollarás modelos de ML y pipelines de datos, desplegando APIs con FastAPI y colaborando estrechamente con otros equipos para llevar proyectos desde la experimentación hasta producción,

Formación

• Experiencia desarrollando modelos de Machine Learning y feature engineering.
• Experiencia en procesamiento de datos con Spark y SQL.
• Capacidad de desplegar modelos y pipelines en producción; conocimiento de APIs con FastAPI.

Responsabilidades

• Desarrollarás modelos de ML y realizarás feature engineering.
• Diseñarás y mantendrás pipelines de datos y entrenamiento (batch y tiempo real).
• Desplegarás modelos en producción como APIs utilizando FastAPI.
• Colaborarás con equipos técnicos para llevar modelos de la experimentación a producción.
• Optimizarás rendimiento y escalabilidad de modelos y pipelines.
• Trabajarás con grandes volúmenes de datos con Spark y SQL.

Conocimientos

Python

Machine Learning

Feature Engineering

Trabajo en equipo

Análisis de datos

Herramientas

Spark

SQL

FastAPI

Descripción del empleo

Nunegal te invita a dar el siguiente paso como Data Scientist / MLOps Engineer en un entorno tecnológico en expansión. Trabajarás en un equipo cercano, con foco en la mejora continua y crecimiento profesional, con teletrabajo 100% y beneficios como ticket restaurante, seguro médico, transporte y guardería.

Desarrollarás modelos de ML y pipelines de datos, desplegando APIs con FastAPI y colaborando estrechamente con otros equipos para llevar proyectos desde la experimentación hasta producción,