Treball Data Scientist GIT en Espanya

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  • 17/02/2023

    Astúries

    Descripción: Seleccionamos para uno de nuestros clientes un/a Data Scientist. Cargo: Data Scientist -Híbrido. Requisitos: Grado en informática. Si proviene de otras disciplinas como matemáticas, física, teleco o industriales, tendría que demostrar un mínimo de experiencia programando. Máster relacionado con Inteligencia Artificial si cuenta con menos de dos años de experiencia. Si cuenta con más tiempo de experiencia, lo mínimo sería experiencia en Python y R en cuanto a lenguajes de programación, y Scikit-Learn, PyTorch y TensorFlow en cuanto a frameworks de desarrollo. Conocimientos requeridos: Experiencia desplegando modelos de Machine Learning en entorno cloud. Experiencia en programación en lenguajes como Python, R, C / C++. Experiencia en frameworks y librerías de analítica y Deep Learning (NumPy, Pandas, Scikit-Learn, PyTorch, TensorFlow, Keras...). Conocimiento de ETLs en entornos cloud. Experiencia en herramientas de control de versiones (Git, GitLab, GitHub). Conocimiento de bases de datos SQL y NoSQL. Nivel medio-alto de inglés (mínimo B2). Funciones: Diseño y desarrollo de módulos de inteligencia Artificial que automaticen y mejoren los productos y servicios que ofrece la compañía. Colaboración activa en el diseño de nuevas soluciones comerciales que sean capaces de extraer conocimiento de datos estructurados y no estructurados procedentes de diferentes fuentes de información. Integración de modelos analíticos en soluciones de negocio, así como su despliegue en producción. Definición y ejecución de proyectos de I+D+i especializados en técnicas de Machine Learning, Deep Learning y Computer Vision. Colaboración en las actividades de normalización del proceso constructivo de Software, ciclo DevOps y MLOps. Colaboración en el mantenimiento y evolución del stack tecnológico de las herramientas de la compañía en el ámbito de analítica avanzada. Condiciones laborales: Ubicación: Asturias. Tipo de contrato: Término indefinido. Salario: 30.000 - 36.000. Modalidad de trabajo: Híbrido.

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