Machine Learning Engineer - 100% remoto

Nunegal Consulting; España; Remote; USD 82,169 - 105,646; Full time

Benefits offered by this job

Crecimiento profesional

Trabajo remoto 100%

Ambiente colaborativo

Job summary

Una empresa de consultoría tecnológica busca un Ingeniero de Machine Learning apasionado por la tecnología y el desarrollo. El candidato trabajará en proyectos desafiantes, colaborando con Data Scientists y desarrollando modelos. Se requiere experiencia en Python, Docker, Kubernetes y ambientes cloud como Azure. El trabajo es 100% remoto, en un entorno internacional donde se habla inglés. La empresa promueve el crecimiento profesional y la cultura de mejora continua.

Qualifications

• Experiencia en Python y MLOps.
• Conocimientos sólidos en despliegue de modelos usando Docker y Kubernetes.
• Manejo de entornos cloud como Azure y Google Cloud.

Responsibilities

• Colaborar con Data Scientists para integrar modelos de machine learning.
• Limpiar y preparar datos para modelos utilizando PySpark y SQL.
• Desarrollar un sistema inteligente para supervisar pipelines fallidos.
• Crear un framework de MLOps escalable con Azure ML y Databricks.

Skills

Python

Docker

Kubernetes

Azure

MLOps

SQL

PySpark

Databricks

Google Cloud

Tools

MLflow

VertexAI

Sagemaker

Job description

¿Tienes experiencia como Machine Learning Engineer? ¿Te apasiona la tecnología y el desarrollo? ¿Buscas proyectos 🔝 y que tengan impacto?📈

Si es así, sigue leyendo...

• Cultura de mejora continua: Te integrarás en un proyecto desafiante que potenciará tus conocimientos y experiencia. 🚀
• Crecimiento profesional: Priorizamos la promoción interna y el desarrollo de nuestro equipo. 🏆
• Buen rollo: Somos un equipo colaborativo, nos ayudamos y compartimos conocimientos. ¡Y somos conocidos por nuestro #Nunefest! 🎉
• Incorporación a una empresa en constante crecimiento.
• Teletrabajo 100%.

¿Cómo será tu día a día? 📲💻

• Colaborarás estrechamente con los Data Scientists, ayudándoles a integrar modelos de machine learning de forma sencilla y eficiente.
• Trabajarás con grandes volúmenes de datos utilizando PySpark, SQL y Python: identificarás problemas, limpiarás datos y prepararás los inputs necesarios para los modelos.
• Desarrollarás y adaptarás modelos clásicos y probabilísticos según las necesidades del proyecto.
• Diseñarás un sistema inteligente para supervisar pipelines fallidos mediante agentes con RAG y LLMs, enviando alertas y soluciones automáticas a través de Microsoft Teams.
• Crearás un framework de MLOps escalable con Azure ML, DevOps y Databricks para facilitar el despliegue de modelos.
• Trabajarás en un entorno internacional, donde el inglés será el idioma habitual de comunicación.
• Desplegarás modelos usando docker, kubernetes y tecnologías sin servidor.
• Experiencia trabajando con herramientas de MLops e IA Generativa.
• Experiencia con la orquestación de pipelines mediante herramientas de MLOps como MLflow, VertexAI, Sagemaker...
• Solidos conocimientos de despliegues de modelos usando Docker y Kubernetes
• Experiencia en Python
• Buen manejo en entornos cloud como Azure, Databricks y Google Cloud.