Machine Learning Engineer

QUANT AI Lab; Tarragona; A distancia; EUR 40.000 - 60.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

QUANT AI Lab is seeking an MLOps Engineer to join their innovative team. The role involves developing and managing scalable MLOps pipelines, deploying ML models on AWS and Azure, and collaborating with a multidisciplinary team. The position offers a competitive salary, professional development opportunities, and a dynamic work environment with a focus on cutting-edge technology.

Servicios

Contrato indefinido

Oportunidades de desarrollo profesional

Entorno dinámico y colaborativo

Formación

• Experiencia en implementación y gestión de pipelines de aprendizaje automático.
• Conocimiento avanzado de Python y bibliotecas de machine learning.

Responsabilidades

• Desarrollar y gestionar pipelines de MLOps en entornos escalables.
• Colaborar con un equipo multidisciplinario de ingenieros y científicos de datos.

Conocimientos

Python

MLOps

CI/CD

Cloud Computing

Machine Learning

Herramientas

AWS

Azure

Docker

Kubernetes

Terraform

CloudFormation

Jenkins

GitLab

Azure DevOps

Descripción del empleo

En QUANT AI LAB, seguimos creciendo para desarrollar las soluciones de inteligencia artificial y analíticas más avanzadas del mercado, siempre desde la vanguardia y con conocimientos técnicos profundamente asentados. Unirse a QUANT AI LAB significa formar parte de una aventura donde cada miembro es esencial para el éxito de los proyectos y el impacto global que generamos.

Sobre nosotros

Somos una empresa tecnológica líder en el sector IT, reconocida por nuestra especialización en soluciones de inteligencia artificial. Nuestra excelencia e innovación nos han convertido en una referencia en la industria de la IA.

Buscamos ingeniero de MLOps

Queremos reforzar nuestro equipo con un Ingeniero de MLOps con experiencia en implementación y gestión de pipelines de aprendizaje automático en plataformas en la nube como AWS y Azure.

Responsabilidades principales

1. Desarrollar y gestionar pipelines de MLOps en entornos escalables, automatizando todo el ciclo de vida de modelos de aprendizaje automático, desde procesamiento de datos hasta monitoreo.
2. Desplegar modelos de ML utilizando servicios como AWS SageMaker y Azure Machine Learning, asegurando rendimiento y escalabilidad.
3. Automatizar infraestructura con herramientas como Terraform o CloudFormation, optimizando recursos en la nube para eficiencia y costes.
4. Monitorear el rendimiento de los modelos, implementando alertas y procedimientos de reentrenamiento ante desviaciones o caídas en el rendimiento.
5. Colaborar con un equipo multidisciplinario de ingenieros y científicos de datos para integración fluida en producción.
6. Disponibilidad para trabajo 100% remoto.
7. Experiencia demostrable en AWS y Azure, especialmente en servicios relevantes para MLOps como AWS SageMaker, Azure Machine Learning, y herramientas de contenerización como Docker y Kubernetes.
8. Conocimiento avanzado de Python y bibliotecas de machine learning como TensorFlow, PyTorch o scikit-learn.
9. Dominio de prácticas de CI/CD y herramientas como Jenkins, GitLab o Azure DevOps.
10. Conocimientos sólidos en Infraestructura como Código (IaC), con experiencia en Terraform o CloudFormation.
11. Familiaridad con monitorización de modelos mediante AWS CloudWatch o Azure Monitor.
12. Experiencia con lenguajes de scripting como Bash o PowerShell.

Ofrecemos

• Contrato indefinido con salario competitivo, valorando tu talento.
• Impacto significativo trabajando con clientes internacionales y empresas de referencia en el sector.
• Oportunidades de desarrollo profesional en un entorno de élite, con oportunidades de aprendizaje y crecimiento.
• Entorno dinámico y colaborativo, con eventos sociales y seminarios para disfrutar mientras creces profesionalmente.

¿Te interesa?

Si te apasiona trabajar con tecnologías de vanguardia y crees que puedes aportar a nuestra unidad de MLOps, ¡queremos conocerte!