Ingeniero ML: Pipelines en AWS | Madrid (Híbrido)

Ust; Madrid; Híbrido; EUR 60.000 - 90.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Salario competitivo

Trabajo híbrido

Desarrollo profesional y formación

Participación en proyectos innovadores

Descripción de la vacante

Ust en Madrid busca un Ingeniero de Machine Learning para diseñar, desarrollar e implementar modelos de IA que impulsen productos y servicios. Trabajarás con equipos de ingeniería y producto en un entorno híbrido.

Se valora Máster/Doctorado en IA o disciplinas afines, experiencia en Python y bibliotecas como TensorFlow, PyTorch y Scikit-learn, y capacidad analítica para manejar grandes volúmenes de datos.

Formación

• Se busca profesional con formación sólida en algoritmos y experiencia en ML.
• Experiencia demostrable diseñando y desplegando modelos en entornos productivos.
• Sólidas habilidades analíticas y capacidad para trabajar con grandes volúmenes de datos.
• Dominio de Python y bibliotecas clave (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).

Responsabilidades

• Diseñar, desarrollar e implementar modelos de ML para resolver problemas de negocio.
• Preprocesar y analizar grandes volúmenes de datos para crear conjuntos de entrenamiento.
• Evaluar y optimizar la precisión y la eficiencia de los modelos.
• Colaborar con ingeniería y producto para integrar IA en flujos de trabajo.
• Investigar nuevas técnicas de aprendizaje automático para mantener la vanguardia.
• Documentar código, modelos y procesos de implementación.

Conocimientos

Machine Learning

Análisis de datos

Big Data

Python

Educación

Máster/Doctorado en IA o campos afines

Herramientas

TensorFlow

PyTorch

Scikit-learn

SQL

Descripción del empleo

Ust en Madrid busca un Ingeniero de Machine Learning para diseñar, desarrollar e implementar modelos de IA que impulsen productos y servicios. Trabajarás con equipos de ingeniería y producto en un entorno híbrido.

Se valora Máster/Doctorado en IA o disciplinas afines, experiencia en Python y bibliotecas como TensorFlow, PyTorch y Scikit-learn, y capacidad analítica para manejar grandes volúmenes de datos.