Senior Oracle Database Administrator

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Vicepresidente Senior Ejecutivo • Zaragoza

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Descripción del trabajo

En EFG (ESL FACEIT Group), creamos mundos más allá del juego, donde jugadores y fans se convierten en comunidad. Nos enorgullece tener una responsabilidad social corporativa que dice: "NO ES GG, HASTA QUE ES GG PARA TODOS".

Nuestra pasión, oficio y ADN se alinean para crear y moldear el mundo de los esports, torneos de juegos, ligas, eventos y ecosistemas holísticos a través de millones de jugadores, fans y héroes, así como mediante nuestra gente y cultura.

Buscamos un Ingeniero de Aprendizaje Automático Senior experimentado, que sepa que la verdadera marca de inteligencia y experiencia es la amabilidad, y la responsabilidad de usarla para elevar a todos a tu alrededor.

Te unirás al equipo de ML Ops, cuya misión es diseñar, construir y evolucionar una plataforma de ML Ops de clase mundial que empodere a los Científicos de Datos y entregue valor a los equipos de negocio de EFG. Esta es una oportunidad única para moldear la arquitectura y los patrones de ejecución técnica de un ecosistema en fase inicial.

Expectativas

Servir como líder en tecnología

• Preguntar el por qué, incansablemente, hasta entender las necesidades del cliente y asegurarse de diseñar la solución correcta para los problemas, no solo la primera que se presenta;
• Colaborar con nuestros stakeholders y actuar como consultor interno para fomentar la adopción de nuestra plataforma de datos;
• Contribuir a la estrategia técnica del equipo y a su ejecución mediante priorización y gestión de entregas;
• Establecer altos estándares en documentación, pruebas, resiliencia, monitoreo y calidad del código. Hacer cumplir estos estándares responsabilizando a tu equipo;
• Buscar eficiencias y simplificar código, infraestructura y modelos de datos en la plataforma;
• Inspirar, enseñar y guiar a los miembros del equipo; liderar sesiones de diseño, revisar código, asumir la propiedad de procesos operativos.

Destacar como Ingeniero Senior

• Escribir código bien estructurado, reutilizable y documentado que capture la esencia de la solución;
• Descomponer problemas ambiguos y abiertos en soluciones con múltiples herramientas;
• Construir arquitecturas complejas integrando múltiples servicios y herramientas SaaS, aprovechando una sólida comprensión de tecnologías en la nube (GCP);
• Impulsar eficiencias, reducir gastos tecnológicos y abordar la deuda técnica trimestralmente.

Personificar nuestro ADN

• Ejemplificar los valores que vivimos. Fomentar una cultura sin culpas. Cuidar y conocer a los miembros de tu equipo; inspirar y guiarlos para que sean lo mejor que puedan ser;
• Ser un líder técnico centrado en las personas, con relaciones sólidas y una actitud positiva.

Requisitos

MLOps & Infraestructura

• Construir flujos de trabajo de ML robustos, escalables y reproducibles;
• Implementar pipelines CI/CD para sistemas ML con gestión de versiones, evaluación automática y despliegue;
• Desplegar y mantener infraestructura como código usando Terraform en GCP y Kubernetes;
• Construir sistemas de servicio para inferencia en tiempo real con baja latencia;
• Monitorear pipelines y sistemas en producción usando Prometheus, Grafana y herramientas de alerta.

Arquitectura

• Participar en la arquitectura de sistemas ML que entreguen valor real;
• Liderar mejoras técnicas y migraciones a pipelines modulares y en contenedores;
• Evaluar nuevas herramientas y frameworks (p.ej., Seldon, integración LLM);
• Diseñar plataformas que apoyen la efectividad del data science y los objetivos de stakeholders.

Aprendizaje Automático

• Trabajar con científicos de datos y transformar prototipos en servicios confiables;
• Desarrollar modelos en PyTorch para clasificación, ranking y recuperación basada en embeddings;
• Integrar LLMs en sistemas, desde ingeniería de prompts hasta fine-tuning y despliegue;
• Monitorear modelos y detectar deriva para mantener rendimiento.

Habilidades Prácticas en Ingeniería

• Gestionar todo el ciclo de vida de ML usando herramientas como MLFlow, Feast, Ray, Evidently.ai;
• Construir pipelines batch con Airflow y dbt, y flujos en streaming con Pub/Sub;
• Usar Docker, Kubernetes y FastAPI para construir y exponer servicios de modelos en producción;
• Aplicar excelentes prácticas de ingeniería en Python para pipelines escalables.

Liderazgo Técnico

• Haber liderado en tecnología, aprendiendo de errores previos;
• Interactuar con stakeholders y adaptar la comunicación a diferentes niveles.

Cualidades Personales

• Ser un jugador de equipo, con buen humor y relaciones sólidas;
• Amante del aprendizaje y mantenerse actualizado en tendencias de datos;
• Experiencia en la industria de esports, gaming, apuestas o eventos sería un plus;
• Disfrutar del proceso y celebrar los logros.

Nivel de seniority

• Mid-Senior level

Tipo de empleo

• Full-time

Función laboral

• Ingeniería y Tecnologías de la Información

Industrias

• Tecnología, Información e Internet

J-18808-Ljbffr