We are hiring an organized MLOps Engineer to join our passionate team at Capgemini in Madrid.
Growing your career as a Full Time MLOps Engineer is a fantastic opportunity to develop relevant skills.
If you are strong in cooperation, project management and have the right mindset for the job, then apply for the position of MLOps Engineer at Capgemini today!

¿Cuál será tu misión?

Trabajarás en el diseño y desarrollo de flujos de MLOps y Sandbox para el entrenamiento, despliegue y monitorización de modelos de Machine Learning y Deep Learning.

Diseño y desarrollo de soluciones MLOps.

Gestión y manipulación de conjuntos de datos: Definición e identificación de variables de aprendizaje, generación de nuevos conjuntos, realización de transformaciones y limpieza.

Definición de procesos de Aprendizaje Automático End-to-End.

Desarrollo de procesos de entrenamiento mediante diferentes tipos de frameworks (TF, PyTorch, Scikit-learn, etc).

Desarrollo de procesos de inferencia en entornos on-premise o cloud.

Mantenimiento de modelos existentes de Aprendizaje Automático.

Mentorización de Data Scientists Junior o en formación.

Participación en propuestas técnicas a nivel nacional e internacional.

Desarrollo de negocio en el ámbito de la Inteligencia Artificial.

¿Qué deberías tener para desenvolverte bien en la posición?

Grado en Informática, Matemática, Física, Ingeniería o similar.

Conocimiento sobre Python en el ámbito de la ciencia de datos.

Conocimientos avanzados sobre frameworks de Aprendizaje Automático (TF, PyTorch, Scikit-learn, etc).

Conocimientos avanzados sobre AWS, GCP o Azure (registro de modelos, registro de contenedores, despliegue, monitorización y entrenamiento automatizado).

Conocimiento sobre Docker y/o Kubernestes.

Conocimiento sobre Google AI TFX, Kubeflow, MLFlow o similares.

Capacidad para trabajar en equipo de manera efectiva.

Proactividad a la hora de construir soluciones y aplicar nuevas funcionalidades relacionadas con la tecnología en uso.

Además, sería genial si tienes...





PhD o Ms en ciencias de computación, ciencia de datos, inteligencia artificial, matemáticas o estadística.

Conocimientos avanzados sobre Apache Spark en el ambito de la ciencia de datos (PySpark).

Conocimiento sobre herramientas de visualización de datos (PowerBI o similares).

Certificaciones en AWS, GCP o Azure (u otras plataformas cloud equivalentes para el tratamiento de datos).

Conocimientos avanzados en Edge Computing.

Experiencia desarrollando y utilizando aplicaciones de tipo SaaS.

Conocimiento y aplicación de la ciencia de datos en diferentes sectores e industrias: banca, seguros, telco, retail, etc.

Nivel de inglés: C1

¿Qué te espera en esta posición?

Pertenecerás a un departamento global y podrás trabajar de manera colaborativa con ingenieros de diferentes países.

Proyectos CLOUD (AWS, Azure, GCP) y/o enterprise.

Puerta abierta a proyectos internacionales sin necesidad de salir fuera, ya que todos los proyectos se hacen desde España.

Tribus de especialización por tecnología y compañerismo en comunidades.

Valoraremos todas las candidaturas. En Capgemini contamos con una amplísima oferta formativa, presencial, online de Certificaciones, etc. Aunque no tengas el 100% de los conocimientos valorados ¡nos encantará conocerte!

La colaboración es clave en el desarrollo de nuevas ideas, de nuevas soluciones, del crecimiento competente y personal y por eso para nosotrxs es vital el equipo y el buen clima. Trabajamos y potenciamos nuestras COMUNIDADES dentro de la compañía.

Tenemos un CATALOGO DE MEDIDAS de desarrollo y conciliación muy completo (ayudas familiares, seguros y tickets, días festivos adicionales de tiempo para ti y lxs tuyxs, etc…) ¿Nos vemos y te lo contamos?

Hoy has conocido algo más sobre nosotrxs y nuestro proyecto en crecimiento. Mañana saldrán otros proyectos porque así trabajamos, generando soluciones a medida que se nos necesita ¿Te unes al equipo hoy?

Benefits of working as a MLOps Engineer in Madrid:

● Learning opportunities
● Company offers career progression opportunities
● Advantageous package

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