Machine Learning Engineer - 100% remoto

Machine Learning Engineer - 100% remoto, Santa Cruz de Tenerife

¿Tienes experiencia como Machine Learning Engineer? ¿Te apasiona la tecnología y el desarrollo? ¿Buscas proyectos que tengan impacto? Si es así, sigue leyendo...

¿Cómo es trabajar con nosotros?

• Cultura de mejora continua: Te integrarás en un proyecto desafiante que potenciará tus conocimientos y experiencia.
• Crecimiento profesional: Priorizamos la promoción interna y el desarrollo de nuestro equipo.
• Cercanía: En Nunegal Consulting nos conocemos por el nombre, somos personas, no números.
• Buen rollo: Somos un equipo colaborativo, nos ayudamos y compartimos conocimientos. ¡Y somos conocidos por nuestro #Nunefest!

¡Te contamos más!

¿Qué te ofrecemos?

• Incorporación a una empresa en constante crecimiento.
• Teletrabajo 100%.
• Retribución flexible (ticket restaurante, seguro médico...).
• Formación continua.
• ¡Y mucho más!

¿Cómo será tu día a día?

• Colaborarás estrechamente con los Data Scientists, ayudándoles a integrar modelos de machine learning de forma sencilla y eficiente.
• Trabajarás con grandes volúmenes de datos utilizando PySpark, SQL y Python: identificar problemas, limpiar datos y preparar inputs para los modelos.
• Desarrollarás y adaptarás modelos clásicos y probabilísticos según las necesidades del proyecto.
• Diseñarás un sistema inteligente para supervisar pipelines fallidos mediante agentes con RAG y LLMs, enviando alertas y soluciones automáticas a través de Microsoft Teams.
• Crearás un framework de MLOps escalable con Azure ML, DevOps y Databricks para facilitar el despliegue de modelos.
• Apoyarás a perfiles junior compartiendo buenas prácticas y ayudándoles en su crecimiento técnico.
• Trabajarás en un entorno internacional, donde el inglés será el idioma habitual de comunicación.

Sobre ti

• Amplios conocimientos en deep learning, modelos probabilísticos y procesamiento de datos.
• Experiencia trabajando con SQL, Python, PySpark, y desarrollando modelos avanzados utilizando Keras, PyTorch, ya sean modelos clásicos o probabilísticos.
• Experiencia en GitHub o herramientas similares, y buen manejo en entornos cloud como Azure, Databricks y Google Cloud.
• Inglés alto.