A Coruña
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Machine Learning / Java Developer
Descripción
¡En Qindel Group estamos creciendo!
Por ello, estamos buscando reforzar nuestro equipo con un desarrollador Java para la modelización e implementación de modelos matemáticos. Esta persona se encargará de la implementación eficiente de modelos matemáticos y de optimización en el entorno de desarrollo Java.
Entre tus funciones, se encontrarán las siguientes:
- Codificación de modelos matemáticos y de optimización en Java.
- Análisis de los algoritmos proporcionados, y diseño de la solución y enfoque de implementación más eficiente.
- Participación de forma activa en el diseño y desarrollo de las soluciones.
Nuestra filosofía se centra en equipos dinámicos, con autonomía, y en los que fluya la comunicación. Para conseguirlo, solemos trabajar con equipos medianos o pequeños, horarios continuados, estructuras horizontales, y bajo metodologías ágiles.
¿Qué te podemos ofrecer?
- Contrato indefinido.
- Horario continuo: de 08:00 a 16:15 de lun-jue; 08:00 a 15:00 viernes.
- Teletrabajo.
- Seguro médico privado, seguro dental, de vida y accidentes.
- Formación bonificada adaptada a tus necesidades.
- Salario competitivo, basado en tu formación y experiencia.
Requisitos mínimos
Requisitos
Mínimos
Estudios:
- Grado en Ingeniería Técnica o Superior en Informática, o grado en matemáticas.
Tecnologías:
- Power BI
- Python
- R
- Tableau
Es importante:
- Experiencia en plataformas de procesamiento de datos en la nube como Azure Databricks y Snowflake.
- Experiencia con herramientas de visualización de datos como ggplot o matplotib.
- Experiencia con Bases de datos y SQL
- Conocimientos de métodos de aprendizaje automático como kNN, bosques de decisión, modelos de regresión, estimadores de máxima verosimilitud o series temporales.
- Conocimientos de conceptos de modelado de datos e información.
- Conocimiento de Metodologías ágiles
- Manejo de Hojas de cálculo y tablas dinámicas (Excel)
Valorable:
- Conocimientos de programación con Java
- Experiencia en el diseño de las canalizaciones de datos y la infraestructura de ingeniería para implementar modelos de aprendizaje automático en producción.
