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Data Science/MLOps Engineer

Accenture -
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Detalles del empleo

Jornada completa

Beneficios

Reparto de beneficios empresariales
Seguro médico privado
Plan de retribución flexible

Cualificaciones

Informática
AWS
Machine learning
Desarrollo de software
ETL
Escalabilidad
Cloud
Python

Descripción completa del empleo

En Accenture Technology ayudamos a las organizaciones más innovadoras del mundo a acelerar su transformación digital combinando tecnología, datos e inteligencia artificial. Trabajarás en proyectos de alto impacto, utilizando tecnologías punteras y colaborando con equipos multidisciplinares en un entorno dinámico, inclusivo y orientado a la excelencia tecnológica.

Formarás parte de un equipo especializado en Data & AI, actuando como referente técnico en soluciones basadas en Foundation Models. Colaborarás estrechamente con diferentes equipos para participar en decisiones clave de arquitectura, resolver retos complejos y diseñar soluciones escalables que impulsen la evolución de los proyectos. Tu conocimiento será clave para definir e implementar soluciones de datos e inteligencia artificial en entornos cloud de última generación.

Funciones principales

Diseñar y desarrollar workflows reutilizables para la ingesta, calidad, transformación y optimización de datos en entornos cloud.
Construir pipelines de datos escalables utilizando procesos de extract, transform y load (ETL/ELT) sobre AWS.
Desplegar soluciones de datos e inteligencia artificial en entornos productivos garantizando rendimiento, seguridad y escalabilidad.
Liderar procesos de migración desde data warehouses legacy hacia arquitecturas cloud modernas alineadas con buenas prácticas.

Responsabilidades

Definir y desarrollar soluciones basadas en Foundation Models, participando en su integración dentro de arquitecturas de datos y analítica avanzada.
Trabajar con Amazon Bedrock para el diseño, consumo y optimización de modelos fundacionales en casos de uso empresariales.
Automatizar flujos de datos y procesos para facilitar su consumo por equipos de analítica, machine learning y negocio.
Colaborar con perfiles de data engineering, machine learning y arquitectura para asegurar la correcta adopción de principios cloud-native.
Aplicar buenas prácticas de desarrollo en Python, control de versiones, testing y despliegue continuo.
Contribuir a la evolución de soluciones de LLMOps y MLOps en entornos productivos.

Requisitos

Dominio avanzado de Foundation Models y su aplicación en entornos empresariales.
Experiencia sólida trabajando con Amazon Bedrock.
Al menos 2 años de experiencia en roles técnicos relacionados con datos, cloud o inteligencia artificial.
Titulación universitaria en Ingeniería, Informática, Matemáticas, Telecomunicaciones o similares.

Se valorará positivamente

Experiencia con Amazon SageMaker.
Conocimientos avanzados de LLMOps y MLOps.
Experiencia en Machine Learning aplicado a negocio.
Desarrollo de software en Python a nivel avanzado.

Modalidad de trabajo
El puesto se desempeña en Madrid/Barcelona en un modelo de trabajo híbrido realizando algunos días desde tu casa y otros en la oficina donde podrás crear interesantes sinergias con el resto de tu equipo.
Es imprescindible residir en España y contar con permiso de trabajo en España.

Beneficios y compensación
En Accenture, compañía reconocida como Great Place To Work®, apostamos por un modelo de trabajo híbrido que, gracias a la tecnología y a nuestras instalaciones, nos permite mantener la conexión humana esencial para trabajar con nuestros equipos y clientes. Una conexión que nos ayuda a preservar nuestra cultura de inclusión y diversidad y a ser, según Refinitiv, la empresa más diversa del mundo.
Además, te ofrecemos otros beneficios como:

Seguro médico, de vida y accidentes
Servicio médico y programas de bienestar
Programa de retribución flexible y compra de acciones
Programas de flexibilidad (horaria, días libres, vacaciones)
Itinerario formativo individualizado
Programas de sostenibilidad y Fundación Accenture
Red de empleados por la diversidad
Otros beneficios: oficina Bankinter con condiciones especiales y reparto de beneficios

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