Machine Learning Engineer

JR Spain; Almería; Presencial; EUR 30.000 - 55.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

JR Spain busca un Ingeniero de MLOps para unirse a su equipo innovador y trabajar en soluciones avanzadas de inteligencia artificial. El candidato ideal tendrá experiencia en AWS y Azure, desarrollando y gestionando pipelines de machine learning, así como un sólido conocimiento en automatización y scripting. Ofrecemos un contrato indefinido con un salario competitivo y grandes oportunidades de desarrollo profesional en un ambiente dinámico y colaborativo.

Servicios

Desarrollo profesional en un entorno de élite

Ambiente de trabajo colaborativo

Oportunidades de aprendizaje continuo

Formación

• Experiencia demostrable en AWS y Azure en MLOps.
• Conocimiento avanzado de Python y bibliotecas de machine learning.
• Dominio de prácticas de CI/CD y herramientas asociadas.

Responsabilidades

• Desarrollar y gestionar pipelines de MLOps en plataformas en la nube.
• Desplegar modelos de ML usando AWS SageMaker y Azure Machine Learning.
• Automatizar la infraestructura con Terraform o CloudFormation.

Conocimientos

AWS

Azure

Python

Docker

Kubernetes

Herramientas

Terraform

CloudFormation

Jenkins

GitLab

Azure DevOps

Descripción del empleo

En QUANT AI LAB, seguimos creciendo para desarrollar las soluciones de inteligencia artificial y analíticas más avanzadas del mercado, siempre desde la vanguardia y con conocimientos técnicos sólidos. Unirse a QUANT AI LAB significa formar parte de una aventura donde cada miembro es esencial para el éxito de los proyectos y el impacto global que generamos.

Somos una empresa tecnológica líder en el sector IT, reconocida por nuestra especialización en soluciones de inteligencia artificial. Nuestra excelencia y el impacto de nuestras innovaciones nos han convertido en una referencia en la industria de la IA.

OBJETIVO PRINCIPAL Y RESPONSABILIDADES

Buscamos reforzar nuestro equipo con un Ingeniero de MLOps con experiencia en la implementación y gestión de pipelines de aprendizaje automático en plataformas en la nube como AWS y Azure.

Las principales responsabilidades del puesto incluyen:

1. Desarrollar y gestionar pipelines de MLOps en entornos escalables, automatizando todo el ciclo de vida de modelos de aprendizaje automático, desde el procesamiento de datos hasta el monitoreo de los modelos.
2. Desplegar modelos de ML utilizando servicios como AWS SageMaker y Azure Machine Learning, asegurando un rendimiento óptimo y escalable.
3. Automatizar la infraestructura utilizando herramientas como Terraform o CloudFormation, optimizando recursos en la nube para garantizar eficiencia y costos reducidos.
4. Monitorear el rendimiento de los modelos, implementando alertas y procedimientos de reentrenamiento en caso de desvíos o caídas en el rendimiento.
5. Colaborar con un equipo multidisciplinario de ingenieros y científicos de datos para garantizar la integración fluida de los modelos en producción.

¿QUÉ BUSCAMOS EN TI?

Disponibilidad para trabajo 100% remoto.

Experiencia demostrable en AWS y Azure, especialmente en servicios relevantes para MLOps como AWS SageMaker, Azure Machine Learning, y herramientas de contenerización como Docker y Kubernetes.

Conocimiento avanzado de Python y bibliotecas de machine learning como TensorFlow, PyTorch o scikit-learn.

Dominio de prácticas de CI/CD y herramientas como Jenkins, GitLab o Azure DevOps.

Conocimientos sólidos en Infraestructura como Código (IaC), con experiencia en Terraform o CloudFormation.

Familiaridad con monitorización de modelos mediante herramientas como AWS CloudWatch o Azure Monitor.

Experiencia con lenguajes de scripting como Bash o PowerShell.

Todos los candidatos podrán ser sometidos a una prueba y entrevista técnica.

¿QUÉ OFRECEMOS?

Contrato indefinido con un salario competitivo, porque valoramos y confiamos en tu talento.

Impacto significativo: la oportunidad de trabajar con clientes internacionales y compañías de referencia en el sector.

Desarrollo profesional en un entorno de élite, con oportunidades de aprender y crecer.

Ambiente de trabajo dinámico y colaborativo, con eventos sociales y seminarios que facilitan el crecimiento profesional y el disfrute.

Si te apasiona trabajar con tecnologías de vanguardia y crees que puedes aportar a nuestra unidad de MLOps, ¡nos encantaría conocerte!