¡No te pierdas nada!
Únete a la comunidad de wijobs y recibe por email las mejores ofertas de empleo
Nunca compartiremos tu email con nadie y no te vamos a enviar spam
Suscríbete AhoraInformática e IT
8Derecho y Legal
5Marketing y Negocio
4Atención al cliente
3Adminstración y Secretariado
2Ver más categorías
Desarrollo de Software
2Industria Manufacturera
2Ingeniería y Mecánica
2Alimentación
1Comercial y Ventas
1Comercio y Venta al Detalle
1Educación y Formación
1Hostelería
1Instalación y Mantenimiento
1Publicidad y Comunicación
1Seguridad
1Transporte y Logística
1Agricultura
0Arte, Moda y Diseño
0Artes y Oficios
0Banca
0Ciencia e Investigación
0Construcción
0Contabilidad y Finanzas
0Cuidados y Servicios Personales
0Deporte y Entrenamiento
0Diseño y Usabilidad
0Editorial y Medios
0Energía y Minería
0Farmacéutica
0Inmobiliaria
0Producto
0Recursos Humanos
0Sanidad y Salud
0Seguros
0Social y Voluntariado
0Telecomunicaciones
0Turismo y Entretenimiento
0Ingeniero/a de Machine Learning
12 dic.Carrefour España
Alcobendas, ES
Ingeniero/a de Machine Learning
Carrefour España · Alcobendas, ES
. Python Scrum Cloud Coumputing Agile Kanban Spark Big Data Machine Learning
En Carrefour Tech estamos en búsqueda de un ingeniero/a de machine learning con experiencia en industria, visión de negocio y capacidad técnica para desarrollar y productivizar soluciones de Machine Learning para nuestra área de Data Science, siendo responsable del proceso de extremo a extremo (E2E) en un entorno basado en Google Cloud Platform (GCP). El objetivo es resolver problemas complejos de negocio, como la optimización de procesos, la previsión de la demanda y la personalización de la oferta, transformando los datos en impacto medible y tangible para Carrefour.
Las principales responsabilidades serán:
- Desarrollo de Modelos de ML: Diseñar, entrenar y validar modelos de Machine Learning para resolver problemas de series temporales, clasificación, regresión y optimización con un alto impacto en el negocio.
- Gestión del Ciclo de Vida Completo (E2E): Asumir la responsabilidad completa de los proyectos, desde la concepción entendiendo la necesidad de negocio y el análisis de los datos necesarios al proyectos hasta la puesta en producción y el mantenimiento de los modelos. Buscamos a gente que quiera hacerse owner del desarrollo y producción de los algoritmos y sistemas inteligentes.
- Industrialización y Orquestación: Construir y gestionar pipelines de datos y modelos robustos y escalables utilizando herramientas como Apache Airflow en el entorno de Google Cloud, asegurando la calidad y el control del proyecto.
- Gestión de Proveedores: Coordinar y supervisar el trabajo de proveedores externos para el desarrollo de soluciones, asegurando la viabilidad técnica, la calidad del entregable y su correcta industrialización.
- Documentación y Escalabilidad: Asegurar la adecuada documentación y sostenibilidad de las soluciones implementadas, garantizando su escalabilidad en el tiempo.
Se requiere:
- Estudios superiores: Ingeniería Informática, Matemáticas, Estadística o similar. Se valorará positivamente Máster o PhD en áreas relacionadas con machine learning, data science, IA o big data.
- Proactividad, autonomía y foco en negocio: perfil proactivo, con alta capacidad para la resolución de problemas y para trabajar de forma autónoma en un entorno dinámico. Capacidad para entender los procesos de negocio y alinear las soluciones técnicas con los objetivos estratégicos de la compañía.
Experiencia demostrable de como mínimo 3 años en:
- Sólidos conocimientos de teoría de machine learning y data science: algoritmos de clasificación y de regresión para datos tabulares, métricas de rendimiento, workflow en un proyecto de aprendizaje supervisado y no supervisado, construcción de datasets para ML y sólida base en estadística (descriptiva e inferencial).
- Experiencia en el desarrollo de modelos de machine learning con Python y las bibliotecas de ML y data science principales (NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn y similares).
- Serán necesarios conocimientos de PySpark para manejo y análisis de grandes volúmenes de datos en entornos de computación distribuida (EMR, Google Cloud Dataproc, Databricks o similares), así como de spark ML.
- Experiencia en la puesta en producción de modelos (MLOps) y en el uso de herramientas de orquestación de flujos de trabajo, especialmente con Apache Airflow.
- Conocimientos prácticos del ecosistema Google Cloud Platform para data science y ML, especialmente en servicios BigQuery, Cloud Dataproc y Vertex AI.
Se valorará positivamente la experiencia en:
- Herramientas de observabilidad y monitorización de modelos de ML
- Experiencia en la industrialización de proyectos de machine learning en grandes organizaciones en preferencia en Retail
- Sistemas de recomendación y modelos de ranking (LTR)
- Teoría de deep learning y práctica con PyTorch
- Familiaridad con metodologías ágiles (Scrum, Kanban).
- Nivel alto de inglés o francés
Ofrecemos:
- Un entorno dinámico y retador.
- Oportunidades de desarrollo profesional en una empresa líder en el sector.
- La posibilidad de liderar proyectos estratégicos de alto impacto.
¡Nos encantará conocerte y contarte más detalles de nuestro proyecto profesional!
Ingeniero de Proyectos
30 nov.Eli Lilly and Company
Alcobendas, ES
Ingeniero de Proyectos
Eli Lilly and Company · Alcobendas, ES
.
At Lilly, we unite caring with discovery to make life better for people around the world. We are a global healthcare leader headquartered in Indianapolis, Indiana. Our employees around the world work to discover and bring life-changing medicines to those who need them, improve the understanding and management of disease, and give back to our communities through philanthropy and volunteerism. We give our best effort to our work, and we put people first. We’re looking for people who are determined to make life better for people around the world.
Objetivo Principal Del Puesto
Formará parte del equipo de ingeniería de producción y será responsable de la coordinación de proyectos de compra, suministro, instalación, comisionado y cualificación, validación y puesta en marcha de nuevos equipos/procesos/materiales (o modificaciones de los actuales) del área de Empaquetado.
Tareas y Responsabilidades Principales
- Conocimiento profundo del marco regulatorio y de las expectativas de calidad según las normativas GMP, estándares globales de calidad e ingeniería de Lilly y estándares contemporáneos aplicables a la gestión de proyectos de equipos, procesos y materiales, las cualificaciones y validaciones de equipos en el entorno de la industria farmacéutica.
- Coordinación de personas de distintos departamentos con el objetivo de llevar a cabo las tareas necesarias para la instalación y montaje de equipos/ puesta en marcha de equipos/procesos/materiales nuevos o modificaciones mayores de los mismos.
- Apoyo en la preparación de la documentación de cualificación/validación y de los estándares necesarios para el éxito de los proyectos (por ejemplo, planes, análisis de riesgos, requerimientos, diseño y protocolos de prueba para la cualificación/validación de equipos en las áreas de Producción o Empaquetado), asegurando la alineación con las normativas GMP, los estándares globales de calidad y los objetivos del proyecto.
- Formación académica: Ingeniería Industrial / Ingeniería Electrónica y Automática / Ingeniería de Producción /Ingeniería Eléctrica /Ingeniería Electromecánica /Ingeniería Mecánica / Ingeniería Química
- Experiencia: no requerida.
- Certificaciones: Inglés nivel alto (C1).
- Buenas habilidades de comunicación, especialmente atención a los detalles en los procedimientos escritos y desarrollo de protocolos.
- Alto grado de curiosidad técnica y pensamiento crítico.
- Alta agilidad de aprendizaje.
- Fuerte liderazgo, habilidades interpersonales y de trabajo en equipo.
- Experiencia en cualificación de equipos, servicios e instalaciones.
- Experiencia previa en procesos de empaquetado, o fabricación de productos farmacéuticos.
Lilly does not discriminate on the basis of age, race, color, religion, gender, sexual orientation, gender identity, gender expression, national origin, protected veteran status, disability or any other legally protected status.
#WeAreLilly