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Machine Learning Engineer - (TH025)

Quant Ai Lab

Bilbao

A distancia

EUR 40.000 - 60.000

Jornada completa

Hace 3 días
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Descripción de la vacante

Una empresa tecnológica busca un Ingeniero de MLOps para implementar y gestionar pipelines de aprendizaje automático en nubes como AWS y Azure. El puesto ofrece un contrato indefinido, un salario competitivo y la opción de trabajo 100% remoto. Se requieren sólidos conocimientos en AWS, Azure, Python y herramientas de contenerización como Docker. Si te apasiona la tecnología de vanguardia, esta es una gran oportunidad.

Servicios

Salario competitivo
Entorno de trabajo dinámico
Oportunidades de desarrollo profesional

Formación

  • Experiencia demostrable en servicios de MLOps como AWS SageMaker y Azure Machine Learning.
  • Conocimiento avanzado de bibliotecas como TensorFlow, PyTorch o scikit-learn.
  • Dominio de prácticas de CI/CD con herramientas como Jenkins, GitLab o Azure DevOps.

Responsabilidades

  • Implementar y gestionar pipelines de aprendizaje automático en plataformas en la nube.
  • Desplegar modelos de ML usando AWS SageMaker y Azure Machine Learning.
  • Automatizar infraestructura con herramientas como Terraform o CloudFormation.

Conocimientos

AWS
Azure
MLOps
Python
Docker
Kubernetes
Terraform
CloudFormation
CI/CD
Bash
PowerShell

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 sólidos. 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
  • 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.
  • Desarrollar y gestionar pipelines de MLOps en entornos escalables, automatizando el ciclo de vida de modelos de aprendizaje automático, desde procesamiento de datos hasta monitoreo.
  • Desplegar modelos de ML usando servicios como AWS SageMaker y Azure Machine Learning, asegurando rendimiento y escalabilidad.
  • Automatizar infraestructura con herramientas como Terraform o CloudFormation, optimizando recursos y costos en la nube.
  • Monitorear el rendimiento de los modelos, implementando alertas y procedimientos de reentrenamiento ante desviaciones.
  • Colaborar con un equipo multidisciplinario para garantizar la integración fluida de los modelos en producción.
QUÉ BUSCAMOS EN TI?
  • Disponibilidad para trabajo 100% remoto.
  • Experiencia demostrable en AWS y Azure, especialmente en servicios de MLOps como AWS SageMaker, Azure Machine Learning, y herramientas de contenerización como Docker y Kubernetes.
  • Conocimiento avanzado de Python y bibliotecas como TensorFlow, PyTorch o scikit-learn.
  • Dominio de prácticas de CI / CD y herramientas como Jenkins, GitLab o Azure DevOps.
  • Sólidos conocimientos en Infraestructura como Código (IaC), con experiencia en Terraform o CloudFormation.
  • Familiaridad con monitorización de modelos mediante AWS CloudWatch o Azure Monitor.
  • Experiencia con scripting en Bash o PowerShell.

Todos los candidatos podrán ser sometidos a una prueba y entrevista técnica.

QUÉ OFRECEMOS?
  • Contrato indefinido con salario competitivo, porque valoramos y confiamos en tu talento.
  • Impacto significativo: trabajar con clientes internacionales y empresas de referencia en el sector.
  • Desarrollo profesional en un entorno de élite, con oportunidades de aprender y crecer.
  • Ambiente de trabajo dinámico y colaborativo, con eventos sociales y seminarios para 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!

El anuncio original está en Kit Empleo :

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Muestra tus habilidades a la empresa, completa el formulario y deja un mensaje personal en la carta; esto ayudará al reclutador en la selección.

J-18808-Ljbffr

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