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monitorización y mantenimiento de modelos en producción.Gestionar el ciclo de vida de modelos mediante herramientas como MLflow para tracking y versionado.Colaborar con equipos multidisciplinares para comprender las necesidades de negocio y transformarlas en soluciones de datos escalables y eficientes.Participar en procesos de automatización e integración continua, promoviendo buenas prácticas de desarrollo y despliegue.Experiencia sólida como Data Engineer en entornos de datos distribuidos y arquitecturas cloud.Conocimientos y experiencia en Machine Learning, con especial foco en la industrialización y despliegue de modelos.Experiencia avanzada en Py Spark y procesamiento distribuido de datos.Conocimientos de AWS, especialmente Sage Maker, Athena y servicios relacionados con analítica y procesamiento de datos.Dominio de SQL para modelado, transformación y explotación de grandes volúmenes de información.Experiencia en construcción de pipelines de datos y Machine Learning de extremo a extremo.Conocimientos de MLflow para tracking, versionado y gestión del ciclo de vida de modelos.Experiencia con herramientas de control de versiones y automatización de despliegues (Git, CI/CD).




Conocimientos en optimización de hiperparámetros y entrenamiento de modelos.Capacidad para trabajar en entornos ágiles y colaborar con equipos técnicos y de negocio.Valorable experiencia en entornos de MLOps y operación de modelos en producción.
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