Edata Scientist / Machine Learning Engineer

Ayesa Digital; Barcelona; Presencial; EUR 55.000 - 82.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Flexible horario

Retribución flexible

Seguro médico

Ticket restaurante

Guardería

Transporte

Descuentos bienestar

Descripción de la vacante

Ayesa Digital busca un Data Scientist / Machine Learning Engineer para integrarse a un proyecto tecnológico donde participará en todo el ciclo de vida del dato y en el diseño, entrenamiento e implementación de modelos de Machine Learning en entornos productivos.

Se valorará experiencia en GCP (BigQuery, Cloud Storage, Dataflow/Dataproc, Vertex AI) y metodologías ágiles. Ofrecemos desarrollo profesional y un entorno tecnológico de vanguardia.

Formación

• Experiencia 3–5 años en Data Science, ML o Data Engineering.
• Experiencia ciclo completo del dato: extracción, ingesta, ETL/ELT, almacenamiento, modelado y explotación analítica.
• Experiencia diseñando, entrenando e implementando modelos de ML en producción.
• Gestión del ciclo de vida de modelos: tracking, versionado y monitorización.
• Experiencia con MLflow u herramientas similares.
• Python avanzado.
• SQL avanzado, incluyendo consultas complejas y optimización.
• Experiencia con PySpark o tecnologías de procesamiento distribuido.
• Conocimientos sólidos de ML con scikit-learn, TensorFlow o PyTorch.
• Experiencia con Git/GitHub.

Responsabilidades

• Trabajar en todo el ciclo de vida del dato: extracción, ingesta, transformación, almacenamiento, modelado y explotación analítica.
• Diseñar, entrenar, validar e implementar modelos de ML en producción.
• Participar en la evolución y optimización de pipelines de datos.
• Gestionar el ciclo de vida de los modelos: tracking, versionado y monitorización.
• Trabajar con grandes volúmenes de datos mediante tecnologías de procesamiento distribuido.
• Colaborar con equipos técnicos y de negocio para trasladar necesidades analíticas a soluciones de datos y ML.
• Aplicar buenas prácticas de desarrollo y control de versiones mediante Git/GitHub.

Conocimientos

Python

SQL

ML concepts

Git/GitHub

Big Data

Herramientas

PySpark

scikit-learn

TensorFlow

PyTorch

MLflow

BigQuery

Cloud Storage

Dataflow/Dataproc

Vertex AI

Descripción del empleo

Descripción del trabajo

¡En Ayesa Digital crecemos Contigo!

Cada profesional de nuestra empresa es importante para nosotros, nos ayudan a crecer de manera diversa y gracias a ellos somos más de 11.000 personas trabajando con el mismo objetivo en 10 países.

Si eres una persona entusiasta y buscas un nuevo reto profesional, ¡Este es tu sitio!

Buscamos ampliar nuestro equipo con un/a Data Scientist / Machine Learning Engineer para incorporarse a un proyecto tecnológico en el que participará en todo el ciclo de vida del dato y en el diseño, entrenamiento e implementación de modelos de Machine Learning en entornos productivos.

¿Qué harás?

• Trabajar en todo el ciclo de vida del dato: extracción, ingesta, transformación, almacenamiento, modelado y explotación analítica.
• Diseñar, entrenar, validar e implementar modelos de Machine Learning en producción.
• Participar en la evolución y optimización de pipelines de datos.
• Gestionar el ciclo de vida de los modelos: tracking, versionado y monitorización.
• Trabajar con grandes volúmenes de datos mediante tecnologías de procesamiento distribuido.
• Colaborar con equipos técnicos y de negocio para trasladar necesidades analíticas a soluciones de datos y ML.
• Aplicar buenas prácticas de desarrollo y control de versiones mediante Git/GitHub.

¿Qué buscamos?

• 3-5 años de experiencia en posiciones de Data Science, Machine Learning o Data Engineering.
• Experiencia demostrable trabajando con el ciclo completo del dato: extracción, ingesta, ETL/ELT, almacenamiento, modelado y explotación analítica.
• Experiencia diseñando, entrenando e implementando modelos de Machine Learning en producción.
• Experiencia en gestión del ciclo de vida de modelos: tracking, versionado y monitorización.
• Experiencia con MLflow o herramientas similares.
• Python avanzado.
• SQL avanzado, incluyendo consultas complejas y optimización.
• Experiencia con PySpark o tecnologías de procesamiento distribuido.
• Conocimientos sólidos de Machine Learning y experiencia con librerías como scikit-learn, TensorFlow o PyTorch.
• Experiencia con Git/GitHub.

Se valorará:

• Experiencia liderando o coordinando equipos técnicos.
• Conocimientos de Google Cloud Platform (GCP), especialmente:
• BigQuery
• Cloud Storage
• Dataflow / Dataproc
• Vertex AI
• Experiencia trabajando con metodologías ágiles.

Te ofrecemos un camino lleno de aventuras:

¡Llega hasta donde tú quieras! ¡Crece con nuestros programas de desarrollo! Te

ayudaremos a marcar tu itinerario de futuro anualmente participando en proyectos

vanguardistas con los mejores profesionales del sector.

Porque lo importante sois tú y los tuyos : contamos con políticas que facilitan la

conciliación entre la vida profesional y personal: Flexibilidad horaria, Smart Job y jornada

intensiva en verano.

Tú decides cómo usar tu dinero: disfruta de nuestra retribución flexible, contamos con:

Seguro médico, Ticket Restaurant, Guardería y Transporte.

Plan Bienestar descuentos en viajes, tecnología, formación, deporte, belleza y ¡muchos

más!

Diviértete participando en los diferentes concursos y actividades que organizamos: ¿te

gusta el deporte, escribir, la fotografía? Todo tiene cabida.

¡Actualízate! apostamos por un aprendizaje continuo, contamos con formación

especializada, certificaciones e idiomas

¡Deja tu huella! Impacta con nuestros proyectos de voluntariado social.

¡Únete a la multinacional española tecnológica referente en el mundo!

Atendiendo a la Ley Orgánica 3/2007, de 22 de marzo, la empresa se ha marcado como objetivo promover la defensa y aplicación efectiva del principio de igualdad entre hombres y mujeres, evitando cualquier tipo de discriminación laboral por razón de sexo, garantizando así las mismas oportunidades de ingreso. Asimismo, fomentamos la diversidad, rechazando cualquier tipo de discriminación por razones de raza, sexo, diversidad funcional, religión, orientación.