Machine Learning Engineer

InnoIT Consulting

Barcelona

Presencial

EUR 40.000 - 60.000

Jornada completa

14 días+

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Ventajas ofrecidas por este puesto de trabajo

Horarios flexibles

Formaciones técnicas y no técnicas

Cursos de idiomas

Comunidades tecnológicas

Seguimiento continuo

Descripción de la vacante

Una consultora tecnológica busca un Machine Learning Engineer en Barcelona. El candidato ideal tendrá 2-3 años de experiencia en Machine Learning y será capaz de diseñar sistemas escalables utilizando Python y AWS. Se espera que colabore en un entorno Agile y tenga un dominio avanzado del inglés. Ofrecemos horarios flexibles, formación continua y oportunidades de crecimiento profesional en un equipo dinámico y en expansión.

Formación

2-3 años de experiencia en funciones similares.
Dominio avanzado del idioma inglés.
Sólidos conocimientos en estructuras de datos y algoritmos.

Responsabilidades

Diseñar e implementar sistemas de Machine Learning distribuidos.
Colaborar en un entorno Agile con ingeniería y producto.
Mantenerse actualizado con nuevas técnicas en ML.

Conocimientos

Python

Machine Learning

NLP

AWS

Deep Learning

CI/CD

Data Analysis

Jupyter Notebooks

Educación

Maestría en Ciencias de la Computación o áreas afines

Herramientas

Databricks

AWS (S3, Lambda, etc.)

Python librerías (pandas, scikit-learn)

Descripción del empleo

En INNOIT, nos especializamos en la gestión de carreras profesionales en el ámbito de la tecnología de la información. Somos una consultora tecnológica y digital con sede en España, contamos con un equipo de más de 200 profesionales del sector y llevamos más de seis años participando en la transformación digital de destacadas empresas a nivel nacional e internacional.

Descripción del trabajo:

Como Machine Learning Engineer aplicarás tus conocimientos para diseñar e implementar sistemas de Machine Learning escalables y robustos utilizando lenguajes, frameworks y herramientas como Python, AWS y Databricks. Deberás tener experiencia construyendo modelos en áreas como NLP, deep learning, algoritmos de clasificación o sistemas de recomendación.

Este rol requiere formación formal en Ciencias de la Computación o un campo cuantitativo relacionado, así como dominio de patrones de diseño y estructuras de datos. Necesitarás la habilidad de aprovechar modelos existentes o crear nuevos modelos usando las tecnologías mencionadas. El volumen y complejidad de nuestros datos te garantizarán desafíos constantes y oportunidades de crecimiento profesional.

Colaboración y desarrollo

Colaborar con equipos de ingeniería y producto en un entorno Agile para identificar, diseñar, desarrollar y desplegar soluciones avanzadas de Machine Learning.
Contribuir a la arquitectura, infraestructura, pipelines de datos y APIs relacionadas con nuestras soluciones de ML.

Investigación y desarrollo

Diseñar e implementar productos de datos, modelos y sistemas de Machine Learning de vanguardia para optimizar la experiencia de usuario en sistemas HCM.
Mantenerse actualizado y aplicar nuevas técnicas que impulsen la innovación dentro del área.

Despliegue a gran escala

Escribir código limpio y bien documentado.
Definir y promover mejores prácticas para producir modelos y sistemas de IA altamente adaptativos, de alto rendimiento y capaces de aprendizaje continuo.

Trabajo en equipo y mentoría

Contribuir al desarrollo de un equipo sólido, fomentando la creatividad, el pensamiento crítico y la colaboración.
Brindar acompañamiento y mentoría a nuevos integrantes en su proceso de integración y aprendizaje.

Experiencia

De 2 a 3 años de experiencia en funciones similares o con habilidades relevantes.
Dominio avanzado del idioma inglés.
Dominio de Python y librerías de ciencia de datos (pandas, scikit-learn, etc.).
Sólidos conocimientos en estructuras de datos, algoritmos y métodos de Machine Learning.
Experiencia en procesamiento de lenguaje natural (NLP).
Experiencia con servicios en la nube AWS (S3, Glue, Lambda, Step Functions, SageMaker).
Experiencia con herramientas de CI/CD como Jenkins.
Familiaridad con Databricks, MLflow y/o Jupyter Notebooks.
Maestría en Ciencias de la Computación, Ingeniería, Matemáticas o áreas afines.
Conocimiento de modelos generativos, embeddings y frameworks de deep learning como PyTorch.
Experiencia con bases de datos NoSQL y bases de datos vectoriales.
Conocimiento de productos basados en datos (sistemas de recomendación, clasificadores, chatbots)