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regresión o detección de anomalías Liderar el ciclo de vida del modelo desde análisis exploratorio y feature engineering hasta despliegue en producción Implementar y evolucionar prácticas de MLOps para trazabilidad, reproducibilidad y monitoreo Investigar y aplicar Gen AI y LLM para crear activos reutilizables y metodologías innovadoras Requisitos principales Experiencia en desarrollo y despliegue de ML con Python Dominio del ciclo de vida completo de modelos (experimentación, validación, despliegue y monitoreo) Conocimiento del ecosistema Python para ML (scikit-learn, XGBoost, pandas) y buen nivel de SQL Experiencia práctica con Gen AI/LLM Familiaridad con MLOps y plataformas cloud como Azure o Databricks Capacidad para trabajar con datasets complejos y aplicar rigor estadístico Inglés profesional alto y disponibilidad para trabajo híbrido en Barcelona Colaboración con stakeholders de negocio Proactividad y orientación a impacto Comunicación clara y capacidad de traducir problemas de negocio en soluciones analíticas Python para ML (scikit-learn, XGBoost, pandas) SQL Gen AI/LLM

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