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Machine Learning Engineer

JR Spain

Huelva

Presencial

EUR 40.000 - 70.000

Jornada completa

Hace 30+ días

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Descripción de la vacante

Una empresa tecnológica líder en inteligencia artificial busca un Ingeniero de MLOps. Este rol implica desarrollar y gestionar pipelines de aprendizaje automático en entornos en la nube como AWS y Azure. Se requiere experiencia en Docker, Kubernetes y Python. Ofrecemos un contrato indefinido, un ambiente dinámico y oportunidades de desarrollo profesional. ¡Únete a nosotros y forma parte de un equipo innovador!

Servicios

Salario competitivo
Impacto significativo en proyectos internacionales
Desarrollo profesional en un entorno de élite
Ambiente de trabajo dinámico y colaborativo

Formación

  • Experiencia en la implementación y gestión de pipelines de aprendizaje automático en plataformas en la nube.
  • Experiencia demostrable en AWS y Azure, especialmente en MLOps.
  • Conocimiento en prácticas de CI/CD y experiencia en herramientas como Jenkins o Azure DevOps.

Responsabilidades

  • Desarrollar y gestionar pipelines de MLOps en entornos escalables.
  • Automatizar la infraestructura utilizando herramientas como Terraform.
  • Monitorear el rendimiento de los modelos implementados.

Conocimientos

AWS SageMaker
Azure Machine Learning
Python
Docker
Kubernetes
Terraform
CloudFormation
CI/CD
Jenkins
GitLab
Azure DevOps

Herramientas

TensorFlow
PyTorch
scikit-learn
AWS CloudWatch
Azure Monitor
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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