Data Scientist/Machine Learning Engineer (España)

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15 ago
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Experis España
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Data Scientist / Machine Learning Engineer | Barcelona | Híbrido
Para ser considerado para una entrevista, por favor, asegúrese de que su solicitud se ajusta plenamente a las especificaciones del puesto que se encuentran a continuación.
Buscamos un/a Data Scientist / Machine Learning Engineer con experiencia en el desarrollo, integración y productivización de modelos de Machine Learning e Inteligencia Artificial.
Ubicación: Barcelona
Modalidad mixta: aproximadamente 2 días presenciales al mes
¿Qué harás?
Diseñar, entrenar y validar modelos de Machine Learning y Deep Learning.
Participar en proyectos de clustering, clasificación, regresión y detección de anomalías.
Aplicar técnicas de NLP para extracción de información, resumen automático y análisis semántico.
Integrar modelos de IA/ML en pipelines y entornos productivos.
Realizar estudios de viabilidad y Pruebas de Concepto (POC) para nuevos casos de uso.
Participar en validaciones funcionales y despliegues en Azure y/o Google Cloud.




Documentar las soluciones desarrolladas y colaborar en la formación de usuarios y equipos técnicos.
Trabajar bajo estándares de IA Responsable y normativa europea aplicable a Inteligencia Artificial.
¿Qué buscamos?
Experiencia y conocimientos en:
Python y Machine Learning.
Frameworks como TensorFlow, PyTorch y scikit-learn.
Técnicas de embeddings, NLP, Deep Learning y modelos de IA generativa.
Servicios Cloud relacionados con IA, especialmente Azure OpenAI y/o Google Cloud, valorándose experiencia con herramientas como Gemini, Model Armor, Document AI, Agent Space, Workflow o Cloud Run Functions.
Herramientas AutoML como PyCaret.
Visualización de datos y elaboración de informes analíticos.
Arquitecturas de microservicios y comunicación entre servicios.
Docker y Kubernetes.
CI/CD y Git para automatización de desarrollo y despliegues.
Desarrollo e integración de APIs RESTful.
Bases de datos SQL y NoSQL, especialmente PostgreSQL, Redis y Elasticsearch.
Metodologías ágiles.
Se valorará fo

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