United Kingdom; London, England, United Kingdom and 4 more · 5d ago
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What this job asks for
Extracted by RemoteHuntMust have
- •Dominio del ciclo end-to-end de modelos predictivos
- •Despliegue productivo en arquitecturas cloud
- •Ingeniería de características
- •Modelado
- •Interpretabilidad
- •MLOps
Languages required
es
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¡Únete a la Comunidad de Inteligencia Artificial y Arquitectura Avanzada de Rekluti! 🚀🌐
En Rekluti , impulsamos la evolución analítica de las organizaciones. Buscamos científicos de datos y especialistas en Machine Learning que dominen el ciclo end-to-end de los modelos predictivos y su despliegue productivo sobre arquitecturas empresariales en la nube.
Formar parte de este pool te permitirá liderar frentes críticos de ingeniería de características, modelado, interpretabilidad y MLOps, conectando las necesidades del negocio con soluciones de alto impacto y escala masiva.
Requirements Tus principales frentes de acción (Visión End-to-End)
-
Ingeniería y Preparación de Datos
-
Modelado y Optimización
-
Despliegue y MLOps
-
Interpretabilidad y Transferencia
Hard Skills & Estándares del Pool
Buscamos profesionales que se ubiquen dentro de los siguientes niveles de especialización técnica:
⚡ Seniority & Experiencia Requerida:
-
Perfiles Senior: Mínimo 5 años de trayectoria liderando proyectos end-to-end de ciencia de datos, con despliegues productivos reales).
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Perfiles Semi-Senior: Entre 2 y 4 años de experiencia participando activamente en frentes de preparación de datos, modelado técnico y validación funcional.
💻 Stack Tecnológico Requerido:
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Lenguajes y Librerías: Python experto ( pandas, scikit-learn ) y dominio avanzado de SQL para modelos tabulares.
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Ecosistema de Datos Cloud
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Ecosistema ML & Gobierno
🎓 Si cuentas con certificaciones relacionadas son altamente valoradas
✨ Power Skills & ADN de la Comunidad
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Mentalidad Resolutiva y Pragmática: Capacidad para traducir un problema complejo de negocio en una arquitectura analítica funcional en producción.
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Responsabilidad y Confiabilidad: Rigor técnico absoluto en asegurar que los modelos cumplan con los estándares de estabilidad operativos antes del congelamiento ( freeze ) del dataset.
-
Humildad y Colaboración: Apertura para compartir conocimiento, guiar a otros ingenieros y recibir feedback técnico de manera positiva para potenciar el crecimiento del squad.
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