Machine Learning Engineer

QUANT AI Lab; Valladolid; Presencial; EUR 40.000 - 60.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

En QUANT AI Lab, buscamos un Ingeniero de MLOps apasionado por la inteligencia artificial. El candidato ideal tendrá experiencia en implementar y gestionar pipelines de aprendizaje automático en la nube. Ofrecemos un entorno dinámico, oportunidades de desarrollo profesional y la posibilidad de trabajar 100% remoto.

Servicios

Oportunidades de desarrollo profesional

Eventos sociales y seminarios

Formación

• Experiencia demostrable en implementación de MLOps.
• Conocimiento avanzado de Python y bibliotecas de machine learning.
• Familiaridad con infraestructura como código.

Responsabilidades

• Desarrollar y gestionar pipelines de MLOps automatizando el ciclo de vida de modelos.
• Desplegar y monitorear modelos de ML en AWS y Azure.
• Optimizar recursos en la nube con herramientas como Terraform.

Conocimientos

AWS SageMaker

Azure Machine Learning

Python

TensorFlow

PyTorch

Docker

Kubernetes

CI/CD

Terraform

CloudFormation

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.

Sobre nosotros

Somos una empresa tecnológica líder en el sector IT, reconocida por nuestra especialización en soluciones de inteligencia artificial. Nuestra excelencia e innovación nos han convertido en una referencia en la industria de la IA.

Buscamos ingeniero de MLOps

Queremos reforzar nuestro equipo con un Ingeniero de MLOps con experiencia en implementación y gestión de pipelines de aprendizaje automático en plataformas en la nube como AWS y Azure.

Responsabilidades principales

• Desarrollar y gestionar pipelines de MLOps en entornos escalables, automatizando todo el ciclo de vida de modelos de aprendizaje automático, desde procesamiento de datos hasta monitoreo.
• Desplegar modelos de ML utilizando servicios como AWS SageMaker y Azure Machine Learning, asegurando rendimiento y escalabilidad.
• Automatizar infraestructura con herramientas como Terraform o CloudFormation, optimizando recursos en la nube para eficiencia y costes.
• Monitorear el rendimiento de los modelos, implementando alertas y procedimientos de reentrenamiento ante desviaciones o caídas en el rendimiento.
• Colaborar con un equipo multidisciplinario de ingenieros y científicos de datos para integración fluida en producción.
• Disponibilidad para 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 AWS CloudWatch o Azure Monitor.
• Experiencia con lenguajes de scripting como Bash o PowerShell.
• Impacto significativo trabajando con clientes internacionales y empresas de referencia en el sector.
• Oportunidades de desarrollo profesional en un entorno de élite, con oportunidades de aprendizaje y crecimiento.
• Entorno dinámico y colaborativo, con eventos sociales y seminarios para disfrutar mientras creces profesionalmente.

Te interesa?

Si te apasiona trabajar con tecnologías de vanguardia y crees que puedes aportar a nuestra unidad de MLOps, ¡queremos conocerte!

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Machine Learning Engineer • valladolid, España