DATA SCIENTIST CON CONOCIMIENTOS EN MLOPS, HIBRIDO
Descripción de la oferta de empleo
En IT Partner, estamos en la búsqueda de un Data Scientist con sólidos conocimientos en MLOps para unirse a nuestro equipo. Esta posición es ideal para un profesional apasionado por la ciencia de datos y la implementación de soluciones de machine learning en el sector financiero.
Responsabilidades
Desarrollar y desplegar modelos de machine learning para resolver problemas específicos del sector financiero.
Implementar y mantener pipelines de MLOps para garantizar la eficiencia en el ciclo de vida de los modelos.
Colaborar con equipos multidisciplinarios para integrar soluciones de machine learning en aplicaciones y servicios financieros.
Monitorear y optimizar el rendimiento de los modelos en producción.
Documentar y comunicar resultados y procesos de manera clara y efectiva.
Experiencia:
Mínimo 3 años de experiencia en roles relacionados con Data Science y Machine Learning.
Experiencia en el sector financiero es altamente valorada.
Conocimientos Técnicos:
Programación en Python o R.
Experiencia con frameworks de machine learning como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn.
Conocimiento y experiencia en MLOps (CI/CD, Docker, Kubernetes, MLflow, etc.).
Manejo de herramientas y plataformas de big data (Hadoop, Spark, etc.).
Familiaridad con bases de datos SQL y NoSQL.
Habilidades Blandas:
Excelentes habilidades de comunicación y presentación.
Capacidad para trabajar en equipo y colaborar con diferentes áreas.
Pensamiento analítico y orientación a la solución de problemas.
Beneficios
Modalidad de Trabajo:
Híbrido para ubicaciones en Jaén, Granada o Sevilla.
Remoto para otras ubicaciones.
Flexibilidad Horaria: Para facilitar el equilibrio entre la vida laboral y personal.
Desarrollo Profesional: Oportunidades de formación y crecimiento dentro de la empresa.
Compensación Competitiva: Salario acorde a la experiencia y beneficios adicionales.
Python, R,data,MLOps
Python, R,data,MLOps
Detalles de la oferta
- Krell Consulting & Training
- Sin especificar
- 21/07/2025
- 04/01/2026
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