Machine Learning Engineer

JR Spain; Sevilla; A distancia; EUR 40.000 - 60.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una empresa de tecnología innovadora busca un Ingeniero de MLOps para gestionar y desarrollar pipelines de aprendizaje automático en la nube. Se requiere experiencia en AWS, Azure, Python y herramientas de contenerización como Docker y Kubernetes. Ofrecemos un contrato indefinido y un ambiente de trabajo colaborativo y dinámico, todo en un formato 100% remoto.

Servicios

Salario competitivo

Desarrollo profesional

Ambiente de trabajo dinámico

Formación

• Experiencia demostrable en AWS y Azure, especialmente en servicios relevantes para MLOps.
• Conocimiento avanzado de Python y bibliotecas de machine learning como TensorFlow o PyTorch.
• Dominio de prácticas de CI/CD.

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

AWS

Azure

Python

Docker

Kubernetes

Herramientas

Terraform

CloudFormation

Jenkins

GitLab

Azure DevOps

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.
OBJETIVO PRINCIPAL Y RESPONSABILIDADES: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.
¿QUÉ BUSCAMOS EN TI?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.
¿QUÉ OFRECEMOS?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!