Machine Learning Engineer

QUANT AI Lab; Cádiz; A distancia; EUR 40.000 - 60.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

QUANT AI Lab busca un Ingeniero de MLOps para unirse a su equipo en Cádiz. El candidato ideal tendrá experiencia en la implementación de pipelines de aprendizaje automático en plataformas como AWS y Azure, y colaborará en un entorno dinámico y colaborativo. Ofrecemos un contrato indefinido, un salario competitivo y oportunidades de desarrollo profesional en un entorno de élite.

Servicios

Contrato indefinido con salario competitivo

Oportunidad de trabajar con clientes internacionales

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 en AWS y Azure, especialmente en servicios para MLOps.
• 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 servicios como AWS SageMaker y Azure Machine Learning.
• Automatizar la infraestructura utilizando herramientas como Terraform o CloudFormation.

Conocimientos

Python

AWS

Azure

MLOps

CI/CD

Docker

Kubernetes

Terraform

CloudFormation

TensorFlow

PyTorch

scikit-learn

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 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.

Responsabilidades principales:

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 los 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.
6. Disponibilidad para trabajo 100% remoto.
7. 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.
8. Conocimiento avanzado de Python y bibliotecas de machine learning como TensorFlow, PyTorch o scikit-learn.
9. Dominio de prácticas de CI/CD y herramientas como Jenkins, GitLab o Azure DevOps.
10. Conocimientos sólidos en Infraestructura como Código (IaC), con experiencia en Terraform o CloudFormation.
11. Familiaridad con monitorización de modelos mediante herramientas como AWS CloudWatch o Azure Monitor.
12. Experiencia con lenguajes de scripting como Bash o PowerShell.

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

Beneficios:

• 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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Machine Learning Engineer • Cádiz, España