Remote Junior ML Engineer – Build & Deploy Models

IXEN; Madrid; Híbrido; EUR 32.000 - 48.000; Jornada completa

Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Contrato indefinido

Flexibilidad horaria

Teletrabajo 50%

23 días de vacaciones

Formación y certificaciones

Seguro médico + dental

Retribución flexible

Plan de carrera

Team buildings

Descripción de la vacante

IXEN busca un/a Machine Learning Engineer con 1–2 años de experiencia para unirse al equipo de Development. Colaborarás en transformar datos en soluciones reales, entrenar y desplegar modelos que aporten valor al producto, y seguir aprendiendo junto al equipo.

Se trabajará en el desarrollo de APIs (FastAPI/Flask), contenedores Docker y monitoreo de modelos en producción, manteniendo código limpio y bien documentado en un entorno de aprendizaje continuo.

Formación

• Experiencia 1–2 años en ML/Data Science o similar.
• Dominio avanzado de Python y ecosistema de datos (Pandas, NumPy, Scikit-learn).
• Consultas SQL para extracción y manipulación de datos desde DB relacionales.
• Control de versiones con Git y buenas prácticas de ingeniería de software.
• Inglés conversacional suficiente para reuniones con cliente.
• Conocimientos deseables en PyTorch/TensorFlow y despliegue de modelos.

Responsabilidades

• Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de ML supervisados y no supervisados.
• Limpiar y transformar grandes volúmenes de datos para calidad de input.
• Colaborar en el despliegue de modelos mediante APIs (FastAPI/Flask) y contenedores (Docker).
• Supervisar rendimiento en producción y reentrenamiento ante drift.
• Trabajar junto a Data Engineers y equipos de Producto/Negocio.
• Mantener código limpio, modular y bien documentado.

Conocimientos

Python

Pandas

NumPy

Scikit-learn

PyTorch

TensorFlow

SQL

Git

Cloud (AWS/Azure/Google)

Inglés (conversacional)

Herramientas

FastAPI

Flask

Docker

Descripción del empleo

IXEN busca un/a Machine Learning Engineer con 1–2 años de experiencia para unirse al equipo de Development. Colaborarás en transformar datos en soluciones reales, entrenar y desplegar modelos que aporten valor al producto, y seguir aprendiendo junto al equipo.

Se trabajará en el desarrollo de APIs (FastAPI/Flask), contenedores Docker y monitoreo de modelos en producción, manteniendo código limpio y bien documentado en un entorno de aprendizaje continuo.