Data Scientist (Madrid)

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13 ago
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Madrid

REQUISITOS IMPRESCINDIBLESAumente sus posibilidades de llegar a la fase de entrevista leyendo la descripción completa del puesto y enviando su solicitud sin demora.El cliente solicita presencialidad (2 días en semana)
Experiencia cualificado mínima de 7 años en proyectos de Tecnologías de la Información.
Experiencia mínima de 5 años desempeñando funciones de consultoría tecnológica, análisis, diseño y desarrollo de soluciones basadas en Big Data, Ciencia de Datos o Inteligencia Artificial.
Dominio de Python para desarrollo de soluciones de IA y Ciencia de Datos.

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- Pandas y/o NumPy
- Scikit-learn
- Matplotlib, Seaborn y Jupyter Notebooks

Experiencia de al menos 5 años en:

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- Desarrollo de APIs REST con FastAPI o Flask.
- Documentación de APIs mediante OpenAPI o Swagger.
- Entornos de integración y despliegue continuo (CI/CD).
- Orquestación de pipelines con Apache Airflow, Kubeflow o Prefect.
- Contenerización con Docker.
- Despliegue sobre Kubernetes.

Inteligencia Artificial GenerativaExperiencia mínima de 3 años trabajando con soluciones de IA Generativa.




Diseño e implementación de arquitecturas RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Experiencia con modelos GPT, LLaMA o Mistral.
Uso de librerías Transformers.
Experiencia en:

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- Fine-tuning de modelos.
- Embeddings.
- Evaluación de LLMs.

REQUISITOS VALORABLES
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- Experiencia en proyectos de Administración Pública.
- Experiencia con servicios de IA en entornos cloud (Azure AI, Azure OpenAI, AWS Bedrock, Amazon SageMaker, Google Vertex AI).
- Conocimientos de bases de datos vectoriales (Pinecone, Milvus, Weaviate, ChromaDB, Azure AI Search).
- Experiencia en frameworks para desarrollo de aplicaciones LLM como LangChain, LlamaIndex o similares.
- Conocimientos de MLOps y ciclo de vida de modelos de IA.
- Experiencia en Git, GitHub/GitLab y metodologías ágiles (Scrum/Kanban).
- Conocimientos de ingeniería de prompts (Prompt Engineering) y técnicas de optimización de respuestas de modelos generativos.
- Certific

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📍 Madrid

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