Data Scientist - Song

Siga leyendo para comprender completamente lo que este trabajo requiere en cuanto a habilidades y experiencia. Si su perfil encaja, presente su candidatura.
Accenture Song es la unidad de Accenture que combina creatividad, datos, tecnología y diseño para crear experiencias de cliente relevantes y escalables.

Dentro de este contexto, buscamos incorporar un perfil MLOps Engineer - Consultant para participar en el diseño, industrialización y operación de modelos de Machine Learning avanzados, alineados con soluciones de negocio data-driven y ecosistemas digitales complejos.

Funciones:

Desarrollo, entrenamiento y evaluación de modelos de Machine Learning supervisados y no supervisados utilizando Python.

Implementación de procesos de feature engineering, model fitting, monitorización de rendimiento y detección y ajuste de data/model drift.

Desarrollo e integración de soluciones MLOps en arquitecturas Cloud, con especial foco en AWS.

Colaboración con perfiles de data science, ingeniería y negocio.

Responsabilidades:





Diseñar y mantener pipelines de Machine Learning orientados a producción.

Implementar prácticas de CI/CD aplicadas a modelos analíticos.

Seguimiento del rendimiento de modelos en producción.

Aplicar criterios de seguridad, logging y compliance.

Requisitos imprescindibles:

Experiencia competente desarrollando soluciones de Machine Learning con Python.

Experiencia en algoritmos supervisados y no supervisados.

Experiencia en ciclo de vida completo del modelo.

Experiencia en entornos Cloud.

Nivel de inglés B2-C1

Requisitos valorables:

Experiencia en AWS SageMaker.

Desarrollo de ML Pipelines.

Orquestación de workflows.

Experiencia en Martech.

Experiencia en sector financiero/banca.

En Accenture, compañía reconocida como Great Place To Work , apostamos por un modelo de híbrido de trabajo que, gracias a la tecnología y a nuestras instalaciones, nos permiten mantener la conexión humana esencial para trabajar con nuestros

📌 Data Scientist (Madrid)
🏢 tecnoempleo.com
📍 Madrid