Resumen: Buscamos a un científico de datos / ingeniero MLOps altamente cualificado para potenciar las capacidades de supervisión y previsión del rendimiento de las operaciones marítimas mediante ciencia de datos avanzada, ingeniería de aprendizaje automático y MLOps basado en la nube. Aspectos destacados: 1. Diseña tu carrera con empoderamiento y una comunidad colaborativa. 2. Entrega modelos predictivos de alta calidad y automatización escalable. 3. Contribuye a un mundo más sostenible e inclusivo. Bogotá Ingeniero en Aprendizaje Automático (MLOps) 1 Elegir a Capgemini significa elegir una empresa donde te sentirás empoderado para diseñar tu carrera tal como deseas, donde contarás con el apoyo e inspiración de una comunidad colaborativa de colegas de todo el mundo, y donde podrás reimaginar lo que es posible. Únete a nosotros y ayuda a las principales organizaciones mundiales a desbloquear el valor de la tecnología y construir un mundo más sostenible y más inclusivo. Ingeniero MLOps Buscamos a un científico de datos / ingeniero MLOps altamente cualificado con profunda experiencia en Python, Databricks y Azure DevOps, para fortalecer nuestras capacidades de supervisión y previsión del rendimiento de las operaciones marítimas. Este puesto combina ciencia de datos avanzada, ingeniería de aprendizaje automático y MLOps basado en la nube para entregar modelos predictivos de alta calidad y automatización escalable destinados a equipos de planificación operativa y empresarial. Principales responsabilidades Supervisión y previsión del rendimiento * Mejorar y refactorizar el código de un modelo de regresión dinámico de dos etapas utilizado para predecir el rendimiento de los sistemas a bordo de buques (climatización, energía auxiliar, etc.). * Desarrollar un modelo mejorado de previsión de consumo de combustible que incorpore características adicionales (mezcla de combustibles, velocidad, condiciones meteorológicas) e implementarlo mediante Aplicaciones Contenedor o puntos finales de API para simulaciones de planificación. Ciencia de datos y aprendizaje automático * Construir modelos predictivos utilizando Python y PySpark, garantizando alta precisión, escalabilidad y robustez. * Realizar ingeniería de características, selección de características y análisis descriptivo de datos para mejorar el rendimiento de los modelos. * Aplicar algoritmos de aprendizaje automático para regresión, clasificación y agrupamiento mediante frameworks como TensorFlow, PyTorch u otros equivalentes. * Crear y mantener bibliotecas de aprendizaje automático en Python y módulos reutilizables. MLOps y Azure DevOps * Potenciar el ecosistema de Azure DevOps/MLOps para desarrollo, despliegue, control de versiones y supervisión de modelos. * Implementar mejores prácticas para CI/CD, pruebas automatizadas, gestión de entornos y tuberías seguras de despliegue. * Utilizar MLflow para seguimiento de experimentos, registro de modelos y reproducibilidad. * Integrar servicios de Azure, como Azure ML, ADF, Azure Functions, Cosmos DB y otros, en flujos de trabajo de aprendizaje automático. * Garantizar una sólida gobernanza mediante la gestión de seguridad de Azure, control de identidad (AAD) y redes seguras. Ingeniería y excelencia operativa * Escribir código eficiente, escalable y listo para producción en Python para procesamiento de datos, entrenamiento de modelos y puesta en servicio de modelos. * Apoyar la fiabilidad, escalabilidad y rendimiento de los sistemas para herramientas de fijación de precios, automatización de inventarios y previsión. * Colaborar con equipos multifuncionales (ingeniería, análisis, operaciones) para alinear los modelos con las necesidades operativas. Habilidades y calificaciones requeridas * Habilidades expertas en ingeniería de software con Python (lo más importante). * Experiencia práctica con PySpark, MLflow y gestión de paquetes en Python. * Competencia con Databricks para procesamiento y modelado de grandes volúmenes de datos. * Experiencia con Azure DevOps, tuberías de CI/CD y principios de MLOps. * Conocimientos sobre entornos de aprendizaje automático basados en la nube (preferiblemente Azure ML). * Sólida comprensión de algoritmos de aprendizaje automático, desarrollo de modelos e ingeniería de características. * Capacidad para escribir código mantenible y escalable para tuberías y despliegues de aprendizaje automático. * Fuertes habilidades analíticas para análisis descriptivo de datos y entrenamiento de modelos. \#LI\-LG6 \#LI\-Remote Capgemini es un socio global de transformación empresarial y tecnológica impulsado por inteligencia artificial, que aporta valor empresarial tangible. Imaginamos el futuro de las organizaciones y lo hacemos realidad con inteligencia artificial, tecnología y personas. Con una sólida trayectoria de casi 60 años, somos un grupo responsable y diverso de 420.000 miembros en más de 50 países. Ofrecemos servicios y soluciones integrales aprovechando nuestra profunda experiencia sectorial y un sólido ecosistema de socios, y aplicando nuestras capacidades en estrategia, tecnología, diseño, ingeniería y operaciones empresariales. El Grupo registró ingresos globales de 2024 por 22,1 mil millones de euros. Hazlo realidad \| www.capgemini.com Código de referencia 445412\-en\_US Publicado el 26 mar 2026 Nivel de experiencia Profesionales experimentados Tipo de contrato Indefinido Ubicación Bogotá Unidad de negocio Ingeniería y Servicios de I+D Marca Capgemini Engineering Comunidades profesionales Ingeniería de software