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y Deep Learning. Preprocesar grandes volúmenes de datos y realizar ingeniería de características para optimizar el rendimiento de los modelos. Implementar modelos de ML en entornos de producción, asegurando su escalabilidad y fiabilidad. Colaborar con equipos de ingeniería de software y datos para integrar soluciones de IA en aplicaciones existentes. Investigar y aplicar nuevas técnicas y algoritmos de IA para abordar desafíos específicos. Monitorizar el rendimiento de los modelos desplegados y realizar ajustes para mejorar su precisión y eficiencia.



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Ingeniero de Machine Learning

o Científico de Datos. Profundo conocimiento de lenguajes de programación como Python y librerías de ML (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn). Experiencia con herramientas de Big Data y plataformas en la nube (AWS, Azure, GCP). Capacidad para trabajar de forma independiente y gestionar proyectos complejos en un entorno

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Responsabilidades Clave

Diseñar, desarrollar, entrenar y validar modelos de

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y Deep Learning. Preprocesar grandes volúmenes de datos y realizar ingeniería de características para optimizar el rendimiento de los modelos. Implementar modelos de ML en entornos de producción, asegurando su escalabilidad y fiabilidad. Colaborar con equipos de ingeniería de software y datos para integrar soluciones de IA en aplicaciones existentes. Investigar y aplicar nuevas técnicas y algoritmos de IA para abordar desafíos específicos. Monitorizar el rendimiento de los modelos desplegados y realizar ajustes para mejorar su precisión y eficiencia. Requisitos

Máster o Doctorado en Informática, Inteligencia Artificial, Estadística o un campo relacionado. Experiencia profesional sólida como

Ingeniero de Machine Learning

o Científico de Datos. Profundo conocimiento de lenguajes de programación como Python y librerías de ML (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn). Experiencia con herramientas de Big Data y plataformas en la nube (AWS, Azure, GCP). Capacidad para trabajar de forma independiente y gestionar proyectos complejos en un entorno

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Salario competitivo y paquete de compensación atractivo. Flexibilidad total de horario y ubicación, con un modelo de trabajo

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