Data Scientist & ML Engineer: Production ML & Pipelines

Ayesa Digital; España; On-site; PHP 2,909,000 - 4,945,000; Full time

Benefits offered by this job

Seguro médico

Ticket Restaurant

Guardería y Transporte

Plan Bienestar

Job summary

Ayesa Digital busca un Data Scientist / Machine Learning Engineer para unirse a un proyecto tecnológico. Trabajarás en todo el ciclo de vida del dato, diseñando, entrenando e implementando modelos de ML en entornos productivos y optimizando pipelines de datos.

Se valora experiencia con MLflow, PySpark y tecnologías de procesamiento distribuido, así como habilidades en Python, SQL y librerías de ML. Te unirás a un equipo multidisciplinar en España.

Qualifications

• 3–5 años de experiencia en Data Science, ML o Data Engineering.
• Experiencia con el ciclo completo del dato: ETL/ELT, almacenamiento y explotación analítica.
• Diseño, entrenamiento e implementación de modelos de ML en producción.
• Gestión del ciclo de vida de modelos: tracking, versionado y monitorización.
• Conocimientos de MLflow u herramientas similares.
• Python y SQL avanzados.
• Experiencia con PySpark u otras tecnologías de procesamiento distribuido.
• Conocimientos en librerías de ML como scikit-learn, TensorFlow o PyTorch.
• Experiencia con Git/GitHub.

Responsibilities

• Trabajar en todo el ciclo de vida del dato: extracción, ingesta, transformación y almacenamiento.
• Diseñar, entrenar y poner en producción modelos de ML.
• Evolucionar y optimizar pipelines de datos y modelos.
• Gestionar tracking, versionado y monitorización de modelos.
• Colaborar con equipos de negocio para traducir necesidades analíticas en soluciones de datos y ML.

Skills

Python avanzado

SQL avanzado

PySpark

Librerías ML (scikit-learn, TensorFlow

Git/GitHub

Model deployment

Tools

MLflow

BigQuery

Dataflow/Dataproc

Vertex AI

TensorFlow

PyTorch

Job description

Ayesa Digital busca un Data Scientist / Machine Learning Engineer para unirse a un proyecto tecnológico. Trabajarás en todo el ciclo de vida del dato, diseñando, entrenando e implementando modelos de ML en entornos productivos y optimizando pipelines de datos.

Se valora experiencia con MLflow, PySpark y tecnologías de procesamiento distribuido, así como habilidades en Python, SQL y librerías de ML. Te unirás a un equipo multidisciplinar en España.