Edata Scientist / Machine Learning Engineer

Ayesa Digital; Madrid; Presencial; EUR 48.000 - 72.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Desarrollo profesional

Conciliación: flexibilidad horaria

Seguro médico

Ticket Restaurant

Guardería y Transporte

Descuentos y formación

Voluntariado y ocio

Descripción de la vacante

Ayesa Digital busca un Data Scientist / Machine Learning Engineer para unirse a un equipo técnico en Madrid. Trabajará en todo el ciclo de vida de los datos y en el diseño, entrenamiento e implementación de modelos de ML en entornos productivos.

Se valorará experiencia en MLflow, PySpark y librerías como scikit-learn, TensorFlow o PyTorch, con Python y SQL avanzados. Ofrecemos oportunidades de desarrollo y un entorno colaborativo.

Formación

• 3-5 años de experiencia en Data Science, Machine Learning o Data Engineering.
• Experiencia ciclo completo del dato: extracción, ingesta, ETL/ELT, almacenamiento y analítica.
• Diseñar, entrenar e implementar modelos de ML en producción.
• Gestión del ciclo de vida de modelos: tracking, versionado y monitorización.
• Experiencia con MLflow u otras herramientas similares.
• Python avanzado.
• SQL avanzado con consultas complejas y optimización.
• Conocimientos de PySpark o procesamiento distribuido.
• Conocimientos de ML libraries: 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 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.

Conocimientos

Python

SQL

Machine Learning

Git

Scikit-learn

TensorFlow

PyTorch

GitHub

BigQuery

Cloud Data Processing

Herramientas

MLflow

PySpark

TensorFlow

PyTorch

scikit-learn

Git/GitHub

BigQuery

Cloud Storage

Dataflow/Dataproc

Vertex AI

Descripción del empleo

¡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.

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. xqysrnh Asimismo, fomentamos la diversidad, rechazando cualquier tipo de discriminación por razones de raza, sexo, diversidad funcional, religión, orientación.