Machine Learning Engineer

JR Spain; Palma; Presencial; EUR 40.000 - 70.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una empresa tecnológica en Palma de Mallorca busca un Ingeniero de MLOps para gestionar pipelines de aprendizaje automático en AWS y Azure. Se valoran habilidades en Python, automatización con Terraform y experiencia en herramientas CI/CD. El puesto ofrece un contrato indefinido, un entorno de trabajo dinámico y oportunidades de desarrollo profesional.

Servicios

Salario competitivo

Desarrollo profesional

Ambiente de trabajo colaborativo

Formación

• Experiencia en la implementación y gestión de pipelines de aprendizaje automático.
• Conocimiento avanzado de Python y bibliotecas de machine learning.
• Dominio de prácticas de CI/CD y herramientas relacionadas.

Responsabilidades

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

Conocimientos

AWS

Azure

Python

Docker

Kubernetes

Terraform

ci/cd

Bash

PowerShell

Herramientas

AWS SageMaker

Azure Machine Learning

Jenkins

GitLab

Azure DevOps

AWS CloudWatch

Azure Monitor

Descripción del empleo

Machine Learning Engineer, palma de mallorca

palma de mallorca, Spain

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!