MLOPS (DATA SCIENCE SISTEMAS DE GESTIÓN DE FRAUDE)

📢 En Redsys, compañía líder de medios de pago en España, requerimos incorporar de manera interna a un/a Data Science con una figura que abarque la práctica de MLOps para llevar proyectos de la compañía en sistemas de gestión de fraude junto a un equipo multidisciplinar.¿Quieres saber que te ofrecemos? Proyectos interesantes de los que ver su utilidad en la vida diaria, grandes profesionales de los que aprender en un entorno dinámico, modelo que permite en un mayor porcentaje trabajar desde casa (60% remoto y 40% presencial: 2 días/semana oficina y 3 desde casa), buen ambiente laboral, formación especializada, plan healthy, plan de retribución flexible, gran estabilidad, y muchas cosas más...!La persona se incorporará dentro del departamento de Sistemas de gestión de fraude cuyas responsabilidades principales serán:Gestión e implementación de proyectos de modelos neuronales para la prevención del fraude.Coordinación de los diferentes equipos (internos y/o externos) para la gestión de los proyectos.Desarrollo e implementación de modelos neuronales.Análisis de modelos implementados, la infraestructura y las tendencias de mercado con el objetivo de mejorar el sistema actual.Conocimientos específicos:Dominio en aprendizaje automático: Amplio conocimiento en técnicas de aprendizaje automático, como el aprendizaje por refuerzo, la transferencia de aprendizaje y los modelos generativos.Habilidades integrales en ciencia de datos: Destrezas en desarrollo de software (lenguajes como Python, PySpark, R y Scala), estadísticas, aprendizaje automático, tecnologías de Big data (Apache Kafka, Apache Flink, SparkStreaming) y herramientas de visualización de datos (Kibana, MicroStrategy y Qlik).Especialización en IA y aprendizaje profundo: experiencia en marcos de aprendizaje profundo (como TensorFlow, PyTorch o Keras), con un enfoque de tareas de clasificación, regresión y detección de anomalías.Programación y scripting avanzados: Habilidad en scripting y programación, especialmente en Python, Scala y Java. La familiaridad con otros lenguajes de programación (Julia, C++) es ventajosa.Control de versiones y herramientas de colaboración: Dominio de Git y otros sistemas de control de versiones. Experiencia con plataformas colaborativas como GitHub y MLFlow.Ingeniería de datos y gestión de bases de datos: habilidades en SQL y experiencia en la extracción de datos de bases de datos relacionales y no relacionales. Conocimiento de bases de datos distribuidas y plataformas de Big data (Hadoop, Impala, Cloudera).Preprocesamiento de datos y desarrollo de ETL: Habilidad para diseñar e implementar procesos eficientes de extracción, limpieza y transformación de datos, aprovechando herramientas ETL y marcos de canalización de datos (Apache Airflow, NiFi o DataSatge).Experiencia aplicada en aprendizaje automático: Experiencia demostrada en la aplicación de modelos de aprendizaje automático a problemas empresariales complejos, con un enfoque en la personalización y optimización para lograr resultados específicos, así como experiencia previa en marcos de pruebas A/B para asegurar el rendimiento de los modelos desarrollados.Infraestructura: comprensión en sistemas Linux con experiencia en soluciones escalables para la ciencia de datos, incluyendo arquitecturas sin servidor y contenerización (Docker, Kubernetes).Excelentes habilidades de comunicación con la capacidad de traducir conceptos técnicos complejos en ideas empresariales.En Redsys trabajamos para garantizar una igualdad de oportunidades real y efectiva que nos permita promover el desarrollo profesional y la diversidad, equidad e inclusión laboral, en línea con nuestro compromiso con el ODS 5 (Igualdad de oportunidades), el ODS 8 (Trabajo decente y crecimiento económico) y el ODS 10 (Reducción de las desigualdades) de la Agenda 2030 de Naciones Unidas, así como con los Principios del 1 al 6 del Pacto Mundial.