Machine Learning Engineer

QUANT AI Lab; Bilbao; Presencial; EUR 40.000 - 60.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

En QUANT AI LAB, buscamos un Ingeniero de MLOps para desarrollar y gestionar pipelines de aprendizaje automático. Ofrecemos un entorno de trabajo remoto y un contrato indefinido con un salario competitivo. Esta posición permitirá trabajar con clientes de nivel internacional y crecer profesionalmente en un ámbito colaborativo.

Servicios

Desarrollo profesional en un entorno de élite

Ambiente de trabajo dinámico y colaborativo

Formación

• Experiencia en implementación y gestión de pipelines de aprendizaje automático.
• Conocimiento avanzado de bibliotecas de machine learning como TensorFlow, PyTorch o scikit-learn.
• Dominio de prácticas de CI/CD y herramientas como Jenkins, GitLab o Azure DevOps.

Responsabilidades

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

Conocimientos

AWS

Azure

Python

Terraform

Docker

Kubernetes

CI/CD

Bash

PowerShell

Descripción del empleo

En QUANT AI LAB , seguimos creciendo para desarrollar las más avanzadas soluciones de inteligencia artificial y analíticas del mercado, siempre desde la vanguardia y con conocimientos técnicos profundamente asentados. 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.

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 :

• 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.
• Desplegar modelos de ML utilizando servicios como AWS SageMaker y Azure Machine Learning , asegurando un rendimiento óptimo y escalable.
• Automatizar la infraestructura utilizando herramientas como Terraform o CloudFormation , optimizando los recursos en la nube para garantizar eficiencia y costos reducidos.
• Monitorear el rendimiento de los modelos , implementando alertas y procedimientos de reentrenamiento en caso de desvíos o caídas en el rendimiento.
• Colaborar con un equipo multidisciplinario de ingenieros y científicos de datos para garantizar la integración fluida de los modelos en producción.
• Disponibilidad de 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.

• Contrato indefinido con un salario competitivo, porque valoramos y confiamos en tu talento.
• Impacto significativo : la oportunidad de trabajar con clientes de nivel internacional y compañías de referencia en el sector.
• Desarrollo profesional en un entorno de élite, donde siempre tendrás oportunidades de aprender y crecer.
• Ambiente de trabajo dinámico y colaborativo, con eventos sociales y seminarios que te permitirán disfrutar mientras creces profesionalmente.

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

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