Machine Learning Engineer - Hybrid Remote

Scalian; A distancia; EUR 90.000 - 110.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una empresa internacional de servicios tecnológicos busca un Machine Learning Engineer para unirse a su equipo en Madrid. El candidato aplicará un stack moderno basado en Python y SQL, participando en proyectos en el sector ferroviario. Se requiere experiencia en desarrollo de pipelines de datos y en la construcción de modelos de machine learning, así como conocimiento en herramientas de automatización y orquestación de modelos en contenedores. Se ofrece un entorno colaborativo enfocado a tecnologías innovadoras.

Formación

• Experiencia desarrollando pipelines de datos.
• Capacidad para manipular grandes volúmenes de información.
• Conocimientos de programación en Python y SQL.
• Experiencia en despliegue de modelos en entornos Azure.

Conocimientos

Desarrollo de pipelines de datos

Manipulación de grandes volúmenes de información

Construcción de modelos de machine learning tradicionales

Construcción de deep learning

Organización de entregas incrementales

Automatización de pipelines de datos

Herramientas

Python

SQL

Azure Kubernetes

Azure

AWS

GCP

Descripción del empleo

Ampliamos nuestro equipo!

¿Buscas un nuevo reto donde desarrollar tu carrera y aprender nuevas tecnologías?

Scalian es una empresa de más de 6.000 personas con una dimensión internacional, con oficinas en Europa y América del Norte. Estamos especializados en dar servicios a diferentes clientes enfocados en Data, Cloud e Inteligencia Artificial.

¿Buscamos un Machine Learning Engineer para integrarse en nuestro equipo de profesionales para un proyecto en el Sector Ferroviario.

Utilizarás un stack tecnológico moderno, basado principalmente en Python y SQL.

Requisitos mínimos

• Experiencia desarrollando pipelines de datos, manipulando grandes volúmenes de información y construyendo modelos de machine learning tradicionales y deep learning.
• Capacidad para consultar, transformar y optimizar datos en bases de datos relacionales.
• Manejo de herramientas para el versionado, tracking y despliegue de modelos.
• Trabajo colaborativo con control de versiones en entornos de desarrollo.
• Experiencia trabajando en equipos ágiles y organizando entregas incrementales.
• Despliegue y orquestación de modelos en contenedores dentro de Azure Kubernetes.
• Experiencia general en plataformas como Azure, AWS o GCP.
• Conocimiento en la automatización y programación de pipelines de datos.