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Azure Databricks Engineer
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Sr Mainframe Automation Engineer
Capgemini Sogeti —Buenos Aires, Buenos Aires
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En Nonconformist, somos una agencia de experiencias y productos digitales. Estamos buscando Senior Applied AI Engineer para diseñar, desarrollar y operar…
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Familiarity with Azure, GCP, or multicloud data and machine learning environments is a plus MLOps & Production Practices.

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Científico de Datos - Especialista en Machine Learning y Cloud MLOps

MaxIT Consulting - Max Corporate Group
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MaxIT Consulting - Max Corporate Group, es una Empresa con sede en Belgrano, CABA y Tampa, Fl, USA que es Líder en el sector y ofrece Servicios de Outsourcing especializados para grandes Compañías a nivel local e internacional.

En esta ocasión, nos encontramos en búsqueda de un Data Scientist (Sr) - Especialista en Machine Learning y Cloud MLOps para cubrir una vacante en Buenos Aires. Nuestro Partner se trata de una empresa de capitales Españoles, con IMPORTANTE reconocimiento y trayectoria a nivel internacional y amplia presencia a los largo del globo con distintos servicios de Tecnología y en continua expansión. Amplias posibilidades de crecimiento y estabilidad en puesto.

Se requieren candidatos de Argentina para trabajar bajo modalidad Relación de Dependencia (RRDD) o Freelance (Contractor).

¡Sumate a esta increíble posibilidad de seguir creciendo y de trabajar con los mejores!

Consideraciones generales:

El trabajo bajo RRDD será vinculo directo coon nuestro Partner español, full-time y a largo plazo.
La asignación Freelance | Contractor será con MaxIT y se estipula una carga part-time (80hs mensuales) por el término de 4 meses + posibles renovaciones.
En ambos casos la asignación es 100% Remota desde cualquier parte de Argentina o LATAM.

Skills / Requisitos técnicos:
1. Experiencia en Desarrollo de Modelos de Machine Learning / Deep Learning:

Al menos 3 años de experiencia en el desarrollo de modelos de Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL).
Experiencia en la implementación y optimización de modelos para diferentes casos de negocio, desde análisis predictivo hasta reconocimiento de patrones complejos.

2. Conocimiento en Programación y Librerías de ML/DL:

Dominio en programación con Python, utilizando librerías como TensorFlow, Keras, y PyTorch para el desarrollo y entrenamiento de modelos.
Conocimiento de PySpark y Spark para procesamiento distribuido de datos.

Scala: Experiencia en el uso de Scala para tareas de procesamiento de datos, especialmente en el entorno Spark.

3. Experiencia en SQL y Manejo de Bases de Datos:

Experiencia avanzada en SQL para la consulta, extracción y manipulación de datos en bases de datos relacionales.
Capacidad para realizar análisis de datos y generar insights a partir de grandes volúmenes de información.

4. Cloud MLOps:

Experiencia en la operación y despliegue de modelos en entornos de Cloud ML Ops, utilizando plataformas como Azure, AWS, o GCP.
Familiaridad con prácticas de MLOps para la implementación de pipelines automatizados de entrenamiento, validación, y despliegue de modelos en entornos productivos.

5. Liderazgo Técnico y Mentoría:

Mentor en Machine Learning: Experiencia en la formación y guía de otros miembros del equipo, ayudando a mejorar sus habilidades y conocimientos técnicos en ML/DL.
Actuar como referente técnico/funcional del equipo, siendo responsable de las decisiones técnicas y ayudando a definir la estrategia y roadmap del desarrollo de modelos.

6. Participación en Reuniones con el Cliente:

Habilidad para participar activamente en las reuniones del equipo con el cliente, comprendiendo sus necesidades y traduciendo requerimientos de negocio en soluciones técnicas.
Buenas habilidades de comunicación para explicar conceptos complejos de ML/DL de una manera accesible para stakeholders no técnicos.

7. Habilidades Analíticas y de Negocio:

Capacidad para entender el contexto del negocio y diseñar soluciones de ML/DL que se alineen con los objetivos estratégicos de la organización.
Experiencia en trabajar estrechamente con equipos de negocio y traducir requerimientos comerciales en modelos de ML prácticos.

8. Trabajo en Equipo y Comunicación:

Habilidades de colaboración para trabajar con científicos de datos, ingenieros y otros miembros del equipo de desarrollo.
Capacidad para documentar el trabajo técnico, compartir el conocimiento y apoyar en la transferencia de conocimiento entre el equipo.

9. Formación Académica:

Título universitario en Ciencias de la Computación, Matemáticas, Estadística, Ingeniería o áreas afines.

Certificaciones en Machine Learning o Cloud Computing serán consideradas un plus.

Algunos beneficios de nuestro Partner español:

Salarios + Ajustes
½ Aguinaldo adicional ANUAL
Días adicionales de Vacaciones
Prepaga / OS de Primer Nivel
Capacitación Online en Tendencias IT y Competencias Soft
Descuentos corporativos en Entidades Educativas y Gimnasios, entre otros.

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