MLOPS ENGINEER (DATA SCIENTIST EN SISTEMAS DE GESTIÓN DE FRAUDE)

📢 En Redsys, compañía líder de medios de pago en España, requerimos incorporar de manera interna a un/a Senior Data Scientist 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:Automatización del Ciclo de Vida de los modelos Machine Learning (ML) Desarrollar pipelines automatizados para el entrenamiento, validación, y despliegue de modelos de ML.Optimizar la re-entrenabilidad de los modelos, asegurando una entrega continua (CD) y un despliegue continuo (CI/CD) de modelos.Implementación y Despliegue de ModeloImplementar y gestionar modelos en entornos de producción.Administrar entornos y herramientas (Herramientas Cloudera).Monitorización y OptimizaciónCrear sistemas de monitorización para el rendimiento y la deriva del modelo (model drift).Diseñar sistemas para monitorizar el rendimiento del modelo y asegurar que los modelos se mantengan actualizados y precisos.Implementar alertas y herramientas para identificar cuando un modelo debe ser reentrenado o actualizado.Manejo de Datos y PreprocesamientoGestionar datos para entrenamiento y validar el modelo.Optimizar el flujo de datos desde su origen hasta el modelo en producción, asegurando la integridad y la limpieza de los datos.Colaboración con Equipos de Desarrollo y Científicos de DatosTrabajar de cerca con científicos de datos para facilitar la transición de modelos desde el desarrollo a la producción.Colaborar con ingenieros de software y DevOps para integrar modelos en las aplicaciones de producción.Desarrollo de modelos de MLDesarrollar modelos de regresión y clasificaciónDesarrollar modelos con datos con dependencia temporalDesarrollar modelos de grafosMinería de datos, extracción de características y clasificación (clustering, análisis outliers…)Habilidades TécnicasLenguajes de Programación: Python, Scala, Java, Bash y lenguajes para DevOps como YAML. La familiaridad con otros lenguajes de programación (Julia, C++) es ventajosa.Machine Learning Frameworks: TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn, entre otros.Plataformas Onpremise: Cloudera/Hortonworks.Herramientas de CI/CD: Jenkins, GitLab, GitHub Actions.Contenedores y Orquestación: Docker, Kubernetes.Bases de Datos y Almacenamiento: Conocimiento de bases de datos SQL y NoSQL; soluciones de almacenamiento de datos (por ejemplo HDFS, Kudu).Herramientas MLOPs: MLFlow, KubeFlow, Apache AirflowHerramientas de Visualización: Kibana, MicroStrategy o Qlik.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.