- Solo Quedan 24H Machine Learning Engineer

buscojobs España; La Coruña; 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 un entorno 100% remoto. El candidato ideal debe tener experiencia en AWS y Azure, y será responsable del desarrollo y gestión de pipelines para modelos de machine learning. Se ofrece un contrato indefinido y un ambiente dinámico que fomenta el aprendizaje y el crecimiento profesional.

Servicios

Desarrollo profesional continuo

Ambiente colaborativo con eventos sociales

Formación

• Experiencia en implementación de MLOps en AWS y Azure, especialmente en SageMaker y Machine Learning.
• Conocimientos sólidos en infraestructura como código (IaC).
• Familiaridad con lenguajes de scripting como Bash o PowerShell.

Responsabilidades

• Desarrollar y gestionar pipelines de MLOps en entornos escalables.
• Colaborar con ingenieros y científicos de datos para la integración de modelos en producción.
• Automatizar la infraestructura con Terraform o CloudFormation.

Conocimientos

AWS

Azure

Python

Terraform

Docker

Kubernetes

CI/CD

Herramientas

Jenkins

GitLab

Azure DevOps

AWS CloudWatch

Azure Monitor

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.OBJETIVO PRINCIPAL Y RESPONSABILIDADES :

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.Las principales responsabilidades del puesto incluyen :

• 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.- Monitorear el rendimiento de los modelos, implementando alertas y procedimientos de reentrenamiento en caso de desvíos o caídas en el rendimiento.- Colaborar con un equipo multidisciplinario de ingenieros y científicos de datos para garantizar la integración fluida de los modelos en producción.¿QUÉ BUSCAMOS EN TI?- 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.Todos los candidatos podrán ser sometidos a una prueba y entrevista técnica.¿QUÉ OFRECEMOS?- 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.Si te apasiona trabajar con tecnologías de vanguardia y crees que puedes aportar a nuestra unidad de MLOps, ¡nos encantaría conocerte!

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Solo Quedan Engineer • Compostela, Kingdom Of Spain, España