Machine Learning Engineer

JR Spain; Santiago de Compostela; Presencial; EUR 35.000 - 55.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una empresa tecnológica líder en soluciones de inteligencia artificial busca un Ingeniero de MLOps en Santiago de Compostela. El candidato ideal gestionará pipelines de aprendizaje automático en AWS y Azure, desplegando modelos de manera eficiente y escalable. Se ofrece un contrato indefinido, un salario competitivo y oportunidades de desarrollo profesional en un ambiente de trabajo colaborativo y dinámico.

Servicios

Desarrollo profesional

Ambiente de trabajo dinámico

Eventos sociales y seminarios

Formación

• Experiencia en implementación y gestión de pipelines de aprendizaje automático en la nube.
• Conocimientos avanzados en Python y bibliotecas de machine learning.
• Familiaridad con prácticas de CI/CD y herramientas como Jenkins y GitLab.

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 y monitorear el rendimiento de los modelos.

Conocimientos

AWS

Azure

Python

MLOps

Docker

Kubernetes

Terraform

CloudFormation

CI/CD

Jenkins

GitLab

Azure DevOps

Bash

PowerShell

TensorFlow

PyTorch

scikit-learn

Descripción del empleo

Machine Learning Engineer, santiago de compostela

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!