Especialista en Inteligencia Artificial

beBeeIngeniero; Tarragona; Presencial; EUR 45.000 - 60.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una empresa de tecnología en Cataluña busca un Ingeniero de MLOps apasionado por la analítica avanzada. Se requiere experiencia en Machine Learning, diseño de pipelines CI/CD, y el uso de herramientas como AWS, Azure y Kubernetes. Los candidatos ideales tendrán un sólido conocimiento en despliegue de modelos y automatización. Se ofrece un ambiente dinámico y colaborativo.

Formación

• Experiencia sólida en MLOps y despliegue de modelos en producción en entornos AWS o Azure.
• Conocimientos avanzados en CI / CD y automatización.
• Experiencia con Kubernetes y contenedores.

Responsabilidades

• Diseñar e implementar pipelines de CI / CD para modelos de ML.
• Optimizar la automatización del ciclo de vida de los modelos.
• Desplegar y gestionar modelos asegurando escalabilidad y rendimiento.

Conocimientos

Analítica Avanzada

Machine Learning

AWS

Azure

Kubernetes

Terraform

DevOps

Herramientas

MLflow

Docker

Ansible

Descripción del empleo

Descripción del Puesto

El puesto requiere una persona apasionada por la Analítica Avanzada (IA & ML) con experiencia en diseño, construcción y producción de soluciones de Machine Learning.

No solo interpretarás datos y métricas, sino que también trabajarás en el desarrollo de aplicaciones, administración de infraestructura y Data Engineering para obtener una ventaja competitiva.

Misión del Ingeniero de MLOps

• Diseñar e implementar pipelines de CI / CD para modelos de ML en Azure o AWS Machine Learning, Databricks y Kubernetes.
• Optimizar la automatización del ciclo de vida de los modelos, desde la experimentación hasta el monitoreo en producción.
• Trabajar con herramientas como AWS o Azure ML, MLflow, Kubernetes, Terraform y servicios DevOps para escalar infraestructuras de IA.
• Desplegar y gestionar modelos en contenedores (Docker, Kubernetes) asegurando escalabilidad y rendimiento.
• Colaborar con científicos de datos e ingenieros de datos, facilitando la transición de modelos desde desarrollo a producción.

Experiencia sólida en MLOps y despliegue de modelos en producción en entornos AWS o Azure.

Conocimientos avanzados en CI / CD, infraestructura como código y automatización con Terraform, Ansible, paradigma DevOps.

Experiencia con Kubernetes y contenedores para la orquestación y escalabilidad de modelos.