Machine Learning Researcher

En Eviden, parte del Grupo Atos, somos pioneros en transformación digital, contando con una impresionante presencia global y una facturación aproximada de €5 mil millones anuales. Con un enfoque que abarca lo digital, la nube, datos, computación avanzada y seguridad, nuestra experiencia cubre una gama de industrias en más de 47 países. Nuestra colaboración une a 53,000 profesionales de primer nivel aprovechando tecnologías únicas para expandir las posibilidades de los datos y la tecnología para las futuras generaciones.

• Desarrollar modelos de Machine Learning y Deep Learning adaptados para diversas aplicaciones.
• Explorar el aprendizaje federado para mejorar la privacidad de los datos en el entrenamiento de Machine Learning.
• Acelerar el entrenamiento y la inferencia de modelos a través de aceleradores de hardware avanzados.
• Personalizar e integrar soluciones en diversos escenarios del mundo real.
• Evaluar y refinar continuamente el rendimiento del sistema.
• Implementar las mejores prácticas de MLOps y adherirse a los estándares de IA confiable para mantenerse en cumplimiento con las regulaciones en evolución.
• Participar activamente en iniciativas de investigación europeas.

Se requiere una licenciatura, maestría o doctorado en Ingeniería Informática, Ingeniería de Telecomunicaciones, Ingeniería Eléctrica o un campo relacionado.

• Experiencia mínima de 3 años en machine learning supervisado y no supervisado.
• Competencia en análisis de datos y en frameworks de Machine Learning como Tensorflow, PyTorch, scikit-learn, Caffe2 o CNTK.
• Destreza en lenguajes de programación como Python o C/C++.
• Experiencia en preparar software para su despliegue utilizando Docker y Kubernetes.
• Familiaridad con herramientas de gestión de configuración de software incluyendo Git o GitLab.
• Competencia en prácticas de Integración/Entrega/Despliegue Continuo.
• Conocimiento avanzado de entornos Linux.
• Competencia en inglés (Nivel B2).

• Experiencia con herramientas de MLOps como Kubeflow o MLFlow.
• Conocimiento en frameworks de aprendizaje federado, especialmente Flower.

• Comunicación fluida en inglés.
• Fuertes habilidades de escritura y presentación.
• Alto grado de habilidades personales blandas: comunicativo, entusiasta, colaborador, proactivo y autodirigido.
• Ávido y rápido para aprender nuevas tecnologías.

• Viernes flexibles con horarios de medio día.
• Horario de verano con un esquema de jornada intensiva.
• Oportunidades de formación y capacitación personalizadas.
• Horario de trabajo flexible y arreglos de trabajo adaptables.

¡Crecemos juntos y construimos un futuro sostenible! Explora esta emocionante posición de Investigador en Machine Learning en Atos y sé parte de algo revolucionario.