Machine learning engineer

HARBOUR.SPACE; Barcelona; On-site; EUR 8,900 - 13,000; Full time

Benefits offered by this job

Tuition coverage

Apprenticeship hours

Monthly allowance

Job summary

Harbour.Space Institute of Technology предлагает полностью финансируемую стипендию Work & Study для студентов, желающих получить магистратуру по Computer или Data Science в кампусе Барселоны. Программа сочетает обучение и индустриальный опыт с первого дня.

Задачи включают построение, обучение и развёртывание ML-моделей в продакшн; проектирование и поддержание end-to-end ML‑пайплайнов; сотрудничество с инженерными и продуктовыми командами; анализ больших данных и трансляцию результатов в решения

Qualifications

• 3+ года опыта в машинном обучении/AI или участие в олимпиадах высокого уровня (IOI, ICPC, IOAI)
• Сильное владение Python
• Опыт построения, обучения и развёртывания ML-моделей в реальных продуктах
• Понимание полного цикла ML: конвейеры данных, обработка признаков, обучение, оценка и развёртывание
• Опыт с как минимум одной из областей: компьютерное зрение, NLP, рекомендательные системы, генеративный ИИ или масштабные пайплайны данных
• Знание глубоких нейронных сетей: PyTorch или TensorFlow
• Опыт работы с инструментами больших данных: Spark, HDFS, Kafka и т.п.
• Свободное владение английским языком
• Преимущество: опыт работы с LLMs, генеративным ИИ, мультимоделями; MLOps: версионирование моделей, мониторинг, пайплайны развёртывания; облачные платформы (AWS SageMaker, GCP Vertex AI, Azure ML); вклад в open source проекты или публикации на Hugging Face, Kaggle и др.

Responsibilities

• Строить, обучать и разворачивать ML-модели, которые работают в продакшене
• Проектирование и сопровождение энд‑то‑энд ML конвейеров, от данных до сервиса модели
• Реализация и оптимизация feature engineering, выбора моделей и производительности классификаторов
• Анализ больших наборов данных для выявления закономерностей и превращение выводов в продуктовые/технические решения
• Сотрудничество с инженерами и продуктовой командой для интеграции ML‑возможностей в основной продукт
• Итерация по показателям моделей на реальных данных и в рамках продакшн‑обратной связи
• Чёткое донесение технических выводов как техническим, так и нетехническим заинтересованным сторонам

Skills

Python

ML инженерия

Полный цикл ML

Big Data

PyTorch

TensorFlow

Spark

Kafka

English (frequent/fluency)

Tools

PyTorch

TensorFlow

Spark

HDFS

Kafka

AWS SageMaker

GCP Vertex AI

Azure ML

Job description

Описание:

Harbour.Space Institute of Technology is excited to offer a fully-funded Work & Study Scholarship to students interested in pursuing a Master's degree in Computer or Data Science at its Barcelona campus. This programme is an excellent opportunity to gain knowledge and industry experience at the same time, practicing what you are learning from day one.

Задачи:

• Building, training and deploying ML models that ship to real users in production
• Designing and maintaining end-to-end ML pipelines, from raw data ingestion to model serving
• Implementing and optimising feature engineering, model selection and classifier performance
• Analysing large datasets to surface patterns and translate findings into product or technical decisions
• Collaborating with engineering and product teams to integrate ML capabilities into the core product
• Iterating on model performance using real user data and production feedback loops
• Communicating technical findings clearly to technical and non-technical stakeholders

Требования:

• 3+ years of professional experience in machine learning engineering or applied AI Olympiad participation with high achievements (e.g. IOI, ICPC, IOAI)
• Strong Python proficiency
• Hands-on experience building, training and deploying ML models in real product environments
• Solid understanding of the full ML lifecycle: data pipelines, feature engineering, model training, evaluation and deployment
• Experience with at least one of: computer vision, NLP, recommendation systems, generative AI or large-scale data pipelines
• Proficiency with deep learning frameworks such as PyTorch or TensorFlow
• Familiarity with big data tools: Spark, HDFS, Kafka or similar
• Comfortable working in cross-functional teams alongside software engineers and product managers
• Fluent English
• Будет плюсом: Experience with LLMs, generative AI or multimodal models; MLOps experience: model versioning, monitoring and deployment pipelines; Cloud deployment experience (AWS SageMaker, GCP Vertex AI, Azure ML); Contributions to open source ML projects or published work on Hugging Face, Kaggle or similar

Условия:

• Full tuition coverage for a Master's degree in Computer or Data Science at Harbour.Space
• 4-6 hours/day of apprenticeship at a partner company
• Monthly student allowance
• Study Commitment: 3 hours a day. You will complete 14 modules (each three weeks long) in one year. Daily class workload is 3 hours, plus homework to complete in your own time.
• Work Commitment: 4-6 hours a day. Immerse yourself in the professional world during your apprenticeship, learn from the best, and apply your newly acquired knowledge in the field from day one.