Machine Learning Engineer - Hybrid Remote

QUANT AI Lab; Jerez de la Frontera; A distancia; EUR 40.000 - 60.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

QUANT AI Lab busca un Ingeniero de MLOps para unirse a su equipo en Jerez de la Frontera. Este rol incluye desarrollar y gestionar pipelines de aprendizaje automático en la nube, y colaborar con ingenieros y científicos de datos. Ofrecemos un contrato indefinido con un salario competitivo y un entorno 100% remoto, enfocado en el desarrollo profesional continuo y el trabajo en un ambiente colaborativo.

Servicios

Ambiente de trabajo dinámico y colaborativo

Oportunidades de desarrollo profesional

Eventos sociales y seminarios

Formación

• Experiencia demostrable en AWS y Azure, servicios de MLOps.
• Conocimiento avanzado de Python y bibliotecas como TensorFlow, PyTorch.
• Dominio de CI/CD y herramientas como Jenkins, GitLab.

Responsabilidades

• Desarrollar y gestionar pipelines de MLOps en entornos escalables.
• Desplegar modelos de ML con AWS SageMaker y Azure Machine Learning.
• Colaborar con equipos multidisciplinarios para integración de modelos.

Conocimientos

AWS

Azure

Python

Docker

Kubernetes

Terraform

CloudFormation

CI/CD

Bash

PowerShell

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.

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 .

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.

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 .

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.

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Machine Learning Engineer • Jerez de la Frontera, Provincia de Cádiz, España