Machine Learning Engineer

QUANT AI Lab; Zaragoza; A distancia; EUR 70.000 - 90.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una empresa tecnológica líder en Zaragoza busca un Ingeniero de MLOps que se encargue de desarrollar y gestionar pipelines de machine learning en Azure. Ofrecemos un contrato indefinido con un salario competitivo y un ambiente de trabajo dinámico y colaborativo. Si te apasiona la inteligencia artificial y las tecnologías de vanguardia, ¡queremos saber de ti!

Servicios

Desarrollo profesional

Ambiente de trabajo dinámico

Eventos sociales

Formación

• Disponibilidad de trabajo 100% remoto.
• Experiencia demostrable en MLOps.
• Conocimientos sólidos en Infraestructura como Código (IaC).

Responsabilidades

• Desarrollar y gestionar pipelines de MLOps en entornos escalables.
• Desplegar modelos de ML utilizando servicios en la nube.
• Monitorear el rendimiento de los modelos.

Conocimientos

Experiencia en Azure

Docker

Kubernetes

Python

TensorFlow

PyTorch

scikit-learn

Jenkins

GitLab

Azure DevOps

Bash

PowerShell

Herramientas

Terraform

CloudFormation

AWS SageMaker

Azure Machine Learning

AWS CloudWatch

Azure Monitor

Descripción del empleo

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

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

Azure Machine Learning , asegurando un rendimiento óptimo y escalable. Automatizar la infraestructura

utilizando herramientas como

Terraform

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

Azure , especialmente en servicios relevantes para MLOps como

AWS SageMaker ,

Azure Machine Learning , y herramientas de contenerización como

Docker

Kubernetes . Conocimiento avanzado de

Python

y bibliotecas de machine learning como

TensorFlow ,

PyTorch

scikit-learn. Dominio de prácticas de

CI / CD

y herramientas como

Jenkins ,

GitLab

Azure DevOps . Conocimientos sólidos en

Infraestructura como Código (IaC) , con experiencia en

Terraform

CloudFormation . Familiaridad con

monitorización

de modelos mediante herramientas como

AWS CloudWatch

Azure Monitor . Experiencia con lenguajes de scripting como

Bash

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!