Descripción de la empresaDevoteam es una consultora líder en Europa centrada en estrategia digital, plataformas tecnológicas, ciberseguridad y transformación empresarial a través de la tecnología.
No espere a enviar su solicitud después de leer esta descripción; se espera un granvolumen de candidaturas para esta oportunidad.
La tecnología está en nuestro ADN y creemos en ella como una palanca capaz de impulsar el cambio a mejor, manteniendo un equilibrio que nos permite ofrecer a nuestra cartera de clientes herramientas tecnológicas de primer nivel pero siempre con la cercanía y profesionalidad de un equipo que actúa como guía en el camino.
Devoteam lleva más de 25 años apostando por la tecnología al servicio de las personas.
Con más de ** personas en el grupo, en 20 países de Europa, Oriente Medio y África.
Descripción del empleoDesde Devoteam estamos buscando un ML Arquitect con una descripción detallada de las tareas y funciones clave que un Machine Learning Engineer de Google Cloud llevaría a cabo:Diseño y desarrollo de modelos:Análisis de problemas y

requisitos:
Colaborar con equipos multidisciplinarios para comprender los problemas comerciales y traducirlos en soluciones de aprendizaje automático viables.
Selección de algoritmos y técnicas: Elegir los algoritmos y técnicas de aprendizaje automático más adecuados para abordar los problemas específicos.
Desarrollo y entrenamiento de modelos: Utilizar herramientas y marcos de trabajo de GCP (como TensorFlow, Keras, scikit-learn) para desarrollar, entrenar y evaluar modelos de aprendizaje automático.
Optimización de modelos: Ajustar hiperparámetros y arquitecturas de modelos para mejorar su rendimiento y precisión.
Preparación y gestión de datos:Recopilación y limpieza de datos:



Recopilar datos de diversas fuentes y realizar tareas de limpieza y preprocesamiento para garantizar su calidad.
Análisis exploratorio de datos: Explorar y comprender los datos para identificar patrones, tendencias y anomalías.
Ingeniería de características: Transformar y crear características relevantes para mejorar el rendimiento de los modelos.
Almacenamiento y gestión de datos: Utilizar servicios de almacenamiento de GCP (como BigQuery, Cloud Storage) para almacenar y gestionar grandes volúmenes de datos de manera optimizado.
Despliegue y gestión de modelos:Despliegue de modelos en producción: Implementar modelos entrenados en entornos de producción utilizando servicios de GCP (como AI Platform, Cloud Functions).
Monitorización y mantenimiento de modelos: Supervisar el rendimiento de los modelos en producción y realizar actualizaciones y ajustes según sea necesario.
Escalabilidad de modelos: Garantizar que los modelos puedan manejar grandes volúmenes de datos y solicitudes en tiempo real.
Automatización de procesos: Utilizar herramientas de automatización y orquestación (como Cloud Composer, Kubeflow) para agilizar el flujo de trabajo de aprendizaje automático.
Colaboración y comunicación:Trabajo en equipo: Colaborar estrechamente con científicos de datos, ingenieros de software, arquitectos de soluciones y otros profesionales.
Comunicación efectiva: Presentar hallazgos y resultados a audiencias técnicas y no técnicas de manera clara y concisa.
Documentación:



Mantener una documentación completa y actualizada de los proyectos de aprendizaje automático.
Investigación y desarrollo:Mantenerse actualizado: Estar al día de las últimas tendencias y avances en el campo del aprendizaje automático.
Experimentar con nuevas tecnologías: Explorar y evaluar nuevas herramientas y técnicas de aprendizaje automático.
Contribuir a la comunidad: Compartir conocimientos y experiencias a través de publicaciones, presentaciones y proyectos de código abierto.
Habilidades clave:Conocimientos sólidos de aprendizaje automático: Dominio de algoritmos, técnicas y marcos de trabajo de aprendizaje automático.
Experiencia en programación: Fluidez en Python y otros lenguajes de programación relevantes.
Familiaridad con GCP: Conocimiento de los servicios y herramientas de GCP para aprendizaje automático.
Habilidades analíticas y de resolución de problemas: Capacidad para analizar problemas complejos y encontrar soluciones efectivas.
Comunicación y colaboración: Capacidad para trabajar en equipo y comunicarse de manera clara y concisa.
Información adicionalContratos indefinidos.
Medidas de conciliación de la vida laboral y familiar: flexibilidad horaria, jornada intensiva los viernes y durante los meses de verano, medidas de flexibilidad espacial, ayudas y trámites administrativos para permisos de maternidad y paternidad, participación en actividades de formación, etc.
).
Acceso al Plan de Retribución Flexible (Seguro Médico, Vales Guardería, Ticket Restaurante, Tarjeta Transporte y Formación).
Servicio gratuito de fisioterapia en la sede central.
Asignación de un HRBP que te acompañará a lo largo de tu carrera, para apoyar tu desarrollo profesional y personal durante tu servicio.
Clases de inglés.
Recursos p

📌 Google Cloud Ai Architect (España)
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