Junior Machine Learning Engineer

Driblab
Madrid
EUR 90.000 - 110.000
Descripción del empleo

¿Quieres hacerte un hueco en el mundo de los datos aplicados al deporte? El equipo de Driblab lleva trabajando en ello desde 2017 desarrollando un producto que ya ha capturado la atención de clubes en las principales ligas de Europa y América. Ahora, buscan dar el siguiente paso usando inteligencia artificial y machine learning. ¿Quieres ayudarles?

Driblab se ha convertido en el mejor aliado en el mundo del análisis deportivo, ¿por qué? Porque su compromiso con la innovación y la excelencia es tan serio como un penalti en la final . Han conseguido que los mejores club del mundo tomen decisiones informadas a través de datos que antes eran inaccesibles, colaborando con clubes, agencias, marcas y medios de comunicación en el proceso.

En el núcleo de su producto estrella, Driblab ha sabido aprovechar los más de 2000 tipos de eventos que genera cada partido, y ofrece una plataforma que aprovecha el poder de la inteligencia artificial y el machine learning para analizar todos los aspectos del deporte y poder tomar decisiones. Desde el desempeño individual de los jugadores hasta las estrategias de equipo, esta herramienta proporciona permite a los clubes identificar y reclutar talento de manera más precisa y eficiente que nunca antes.

Para muestra, un botón. Hacen seguimiento exhaustivo de una extensa base de datos de jugadores, y su capacidad para identificar talentos emergentes, como Artem Dovbyk, les permite recomendarlos a los clubes incluso antes de que lleguen a grandes ligas europeas.

¿Qué significa todo esto? Que un equipo de scouting ya no tiene que confiar solo en su intuición para crear el equipo perfecto dentro de su presupuesto. Esto ayuda a los profesionales del fútbol a ser mucho más efectivos en su día a día, cometer menos errores y acertar mucho más.

Su análisis táctico y estratégico está revolucionando el fútbol, permitiendo a los equipos optimizar sus estrategias y maximizar su rendimiento en el campo. Ya sea en un campo de barrio o en un estadio de la Champions League, Driblab está marcando la pauta y dejando su huella en el mundo del deporte.

Se encuentran a puntito de lanzar un nuevo producto que complementará perfectamente a los servicios que ya ofrece. Para ello, están desarrollando un producto requiere de un trabajo de fondo a nivel de monitorización y traqueo de datos basados en computer vision. Eres la persona ideal para este puesto si has tenido experiencia con OpenCV y herramientas de tracking a nivel de machine learning.

A nivel de formación y background, lo ideal sería que vinieras de formación como matemáticas, informática, o formación relacionada con Machine Learning.

Tu primer día

En 1 mes

Este mes es sobre todo para aterrizar y empezar tu onboarding.

Comenzarás a participar en las reuniones de conceptualización hacia dónde se quieren dirigir. Entenderás la mayoría de conceptos de la industria y ya estarás ayudando a detectar algunos procesos que puedan ser mejorables.

Conocerás (casi) todos los procesos de Driblab (te dedicarán todo el tiempo del mundo a enseñarte) y las distintas herramientas y servicios que usan para gestionarlos.

Desarrollar, diseñar, solucionar problemas, probar, mantener, implementar y mejorar los proyectos de Driblab.

Verificar la exactitud de los datos nuevos y existentes.

Automatizar la introducción de nuevos datos.

Investigar y comprobar la fiabilidad de las nuevas fuentes de datos.

Investigar nuevos desarrollos de fuentes clave, así como de la competencia, para desarrollar nuevos modelos, productos y herramientas.

El equipo de Driblab está compuesto por unas 25 personas, y el ambiente de trabajo se caracteriza por una atmósfera relajada y de confianza. Hacen uso de diversas herramientas que son clave para su forma de trabajar. Por ejemplo, utilizan Jira para organizar y hacer seguimiento de todas las tareas del proyecto, asegurando que cada paso esté bien planificado y ejecutado. A nivel de documentación cuentan con Notion y también usan Bitbucket para colaborar en el desarrollo. Por último, para su comunicación diaria confían en Slack, donde pueden chatear y mantenerse al día con todo el equipo.

Operan con una dinámica única, llevando a cabo reuniones diarias de stand-up para planificar el día, establecer hitos y establecer plazos alineados. Este enfoque colaborativo fomenta una comunicación y coordinación efectiva dentro del equipo que trabaja de manera asíncrona desde distintas partes del mundo. ¡Están deseando darte la bienvenida al equipo!

Tienen una jornada flexible, pero DE VERDAD.

Sólo te piden que estés disponible en la daily a las 11:00, horario peninsular español, pero el equipo se reparte durante todo el día. Tienen gente trabajando en distintos horarios desde Túnez, Malta, e incluso desde China. Aquí siempre tendrás compañía

Día laborable

Vacaciones

Vacaciones

25 días

Jornada laboral

Presencial

¡Desde donde quieras!

Esta posición es 100% remota. Mientras tengas una buena conexión a Internet, podrás trabajar desde donde más te inspire.

Si prefieres ir a sus oficinas, también tienes las puertas abiertas. Tienen sede en Madrid , cerca del Calderón .

Ahora mismo son 25 personas en el equipo, aunque es probable que cuando te incorpores ya sean alguna más. Algunos de los compañeros con los que más interactuarás más en tu día a día son:

  • Cristian Coré Ramiro (Founder and CTO) : Llegó cuando todo era campo y sobrevivió. Es uno de los cofundadores de Driblab y Madribble (su división dedicada al baloncesto). Será uno de tus principales maestros de ceremonias dentro del equipo.
  • Seif Mejri (ML Engineer) : lleva unos dos años colaborando con el equipo y será uno de tus compañeros más cercanos en el día a día.
  • Conocimientos en Python y librerías como Numpy, Pandas y Pickle.
  • Conocimientos en Machine Learning: OpenCV y Tensorflow/Pytorch.
  • Conocimientos en SQL.
  • Conocimientos en Git.
  • Buenas habilidades de comunicación tanto en inglés como en español.

Les dejarás boquiabiertos si además tienes:

  • Conocimientos en CNNs, Siamese Networks, Triplet Networks, Optuna / GridSearch y XGBoost
  • Interés por aprender nuevos lenguajes de codificación según sea necesario.
  • Interés por el deporte, y especialmente por el fútbol

️ 25 días de vacaciones. Driblab trabaja bajo los festivos locales de Madrid capital.

Trabajo con productos Apple proporcionados por Driblab.

Bebidas y aperitivos gratuitos (si eres de los que va por la ofi).

Horario flexible.

Beneficios

Café, fruta y snacks

Dinámicas y eventos de teambuilding

Sí. Buscan incorporar de manera preferente a alguien en España. Sin embargo, ya tienen miembros del equipo trabajando desde cualquier parte del mundo. Por lo que se aceptan solicitudes all around the world

La verdad es que necesitan cubrir la posición YA de YA, por lo que tratarán de ser lo más ágiles posibles.

Normalmente, su proceso de selección consta de 3 fases:

  • Una llamada corta para comentar el puesto y ver si estáis alineados
  • Entrevista con el equipo, que consistirá en una charla técnica y en valoración de tus experiencias en base a tu CV. A partir de ahí te mandan un Miniproyecto. Tendrás 10 días de plazo para entregarlo (aunque un pajarito me ha dicho que se tarda mucho menos)
  • Si has llegado hasta aquí, lo más probable es que todo ha ido bien con la prueba, y simplemente quieren volver a verte para que aclares dudas que queden en el tintero

NO. Han tenido miembros del equipo trabajando desde Túnez, Malta, China… con eso te decimos todo.

Tienen oficinas en Madrid, por si eres de los que prefiere tener la opción de ver al equipo de vez en cuando. ¡Te recibirán siempre con los brazos abiertos!

¿Qué te parece el contenido de esta oferta de trabajo?
Document
Obtenga una revisión gratuita y confidencial a cargo de un experto en currículums.
Selecciona un archivo o arrástralo y suéltalo
TrustpilotStars
Calificado "Excellent" según las 6793 reseñas
Avatar
Asesoramiento online gratuito
¡Mejora tus posibilidades de entrevistarte para ese puesto!
Adelántate y explora vacantes nuevas de Junior Machine Learning Engineer en