Científico de Datos en Madrid

Tenemos un catálogo de medidas de Desarrollo y conciliación muy completo, como son, por ejemplo y entre otras:

• Plan de Compensación Flexible (seguro médico, transporte, formación, tarjeta restaurante o subvención de comida, guardería...)
• Seguro de Vida y Accidentes.
• 24 días de vacaciones + 2 de asuntos propios + 24 y 31 de diciembre + opción a comprar hasta 7 días de vacaciones al año.

Capgemini Engineering, líder mundial en servicios de ingeniería, reúne a equipos de ingenieros/as, científicos/as y arquitectos/as para ayudar a las empresas más innovadoras del mundo a liberar su potencial y contribuir a un futuro mejor. Desde coches autónomos pasando por soluciones contra incendios forestales, nuestro/as expertos/as en tecnologías digitales y software se salen de lo convencional proporcionando servicios únicos de I+D e ingeniería en todos los sectores de actividad. ¡Únete al equipo y continua tu carrera en una compañía con oportunidades de crecimiento, donde puedes marcar la diferencia y donde ningún día es igual al anterior.

Buscamos un/a Data Scientist con experiencia desarrollando soluciones avanzadas de Inteligencia Artificial y Machine Learning para incorporarse a un equipo innovador y orientado a la generación de impacto en negocio.

• Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de Machine Learning para diferentes casos de uso de negocio.
• Diseñar soluciones de Computer Vision para clasificación, detección, segmentación y análisis de imágenes y vídeo.
• Implementar aplicaciones basadas en IA Generativa utilizando modelos funcionales y LLMs.
• Desarrollar sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) y asistentes inteligentes.
• Realizar análisis exploratorios de datos, experimentación y validación de modelos,
• Preparar y transformar conjuntos de datos para su uso en modelos predictivos y de visión artificial.
• Colaborar con equipos de negocio, producto e ingeniería para identificar oportunidades de aplicación de la IA.
• Desplegar y monitorizar modelos en entornos productivos.

• Python.
• Data Science y análisis de datos.
• PySpark.
• Git.
• Herramientas y librerías de NLP.
• Experiencia trabajando con grandes volúmenes de datos.
• Conocimientos de despliegue y monitorización de modelos en producción.