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MACHINE LEARNING OPS / DATA ENGINEER

Anunciado el 19 de diciembre
Tipo de jornada
Completa
Tipo de contrato
Indefinido
Salario
Salario sin especificar
Estudios mínimos
Sin especificar
Nivel
Sin determinar
Número de vacantes
1
Descripción del empleo

Desde Marlex estamos colaborando con Minsait, una empresa líder en soluciones tecnológicas y analítica avanzada, en la búsqueda de un/a Machine Learning Ops / Data Engineer para dar apoyo al equipo en Madrid.



¿Cuál será tu misión en la empresa?


• Desarrollar y gestionar proyectos de analítica avanzada, enfocados en Business Intelligence (BI), inteligencia comercial y pricing.
• Monitorizar procesos analíticos productivos de manera mensual, asegurando la calidad y generando métricas de error.
• Brindar soporte en proyectos en producción, incluyendo la monitorización del performance de los modelos de Machine Learning.
• Apoyar a las áreas de negocio con análisis puntuales y rápidos, dentro de la línea denominada Fast Request.
• Participar en la implementación de técnicas de procesamiento masivo de datos orientadas a MLOps, con foco en la puesta en producción.



Al perfil seleccionado se le ofrece:


• Incorporación a una empresa tecnológica líder, con proyectos desafiantes e innovadores.
• Oportunidades de crecimiento profesional y formación continua en tecnologías avanzadas.
• Salario competitivo, ajustado a la experiencia y habilidades del candidato/a.
• Ambiente dinámico y colaborativo, en una ubicación estratégica en Madrid.




Requisitos mínimos

Eres el/la candidato/a ideal si...


• Tienes un nivel avanzado en programación con Python, SQL y PySpark.
• Cuentas con experiencia y autonomía en la gestión de modelos de datos.
• Posees conocimientos avanzados en Machine Learning y estadística.
• Tienes experiencia en técnicas de procesamiento masivo de datos orientadas a MLOps, especialmente en la puesta en producción.
• Comprendes de manera sólida los procesos de negocio.
• Si además estás familiarizado con la plataforma ADA (no excluyente), ¡seas bienvenido!





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