Hybrid Ml Engineer — Build

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Nuestro cliente busca un apasionado
Ingeniero de Machine Learning
para unirse a su equipo de Investigación y Desarrollo en
Barcelona
.
Serás responsable de implementar, probar y desplegar modelos de aprendizaje automático en producción, contribuyendo directamente a la mejora de nuestros productos y servicios.
Trabajarás en estrecha colaboración con científicos de datos y otros ingenieros para construir sistemas de
IA
escalables y eficientes.
Esta oportunidad te permitirá aplicar tus conocimientos en un entorno dinámico y de rápido crecimiento, impulsando la innovación tecnológica en el corazón de Cataluña.
Implementar, probar y desplegar
modelos de aprendizaje automático
y de aprendizaje profundo en entornos de producción.
Colaborar con científicos de datos para optimizar el rendimiento de los modelos y refinar los pipelines de datos.
Desarrollar y mantener la infraestructura de MLOps necesaria para el ciclo de vida del modelo.
Escribir código de alta calidad, bien documentado y probado para aplicaciones de
IA
.
Monitorizar el rendimiento de los modelos en producción, identificar problemas y aplicar soluciones correctivas.
Investigar y aplicar nuevas técnicas y herramientas para mejorar la eficiencia y la escalabilidad de las soluciones de ML.
Trabajar con equipos de ingeniería para integrar las funcionalidades de ML en los productos existentes.
Licenciatura o Máster en Informática, Ingeniería de Software, o un campo relacionado.
Experiencia profesional en
ingeniería de machine learning
, incluyendo la puesta en producción de modelos.
Dominio de Python y experiencia con bibliotecas clave de ML/DL (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
Conocimiento de las mejores prácticas en
ingeniería de software
y control de versiones (Git).
Experiencia con plataformas en la nube (AWS, Azure, GCP) y herramientas de orquestación de contenedores (Docker, Kubernetes).
Excelentes habilidades de resolución de problemas y capacidad para trabajar en un entorno de equipo.
Disponibilidad para trabajar presencialmente en nuestras oficinas de
Barcelona
.
Sobre el Puesto
Nuestro cliente busca un apasionado
Ingeniero de Machine Learning
para unirse a su equipo de Investigación y Desarrollo en
Barcelona
.
Serás responsable de implementar, probar y desplegar modelos de aprendizaje automático en producción, contribuyendo directamente a la mejora de nuestros productos y servicios.
Trabajarás en estrecha colaboración con científicos de datos y otros ingenieros para construir sistemas de
IA
escalables y eficientes.
Esta oportunidad te permitirá aplicar tus conocimientos en un entorno dinámico y de rápido crecimiento, impulsando la innovación tecnológica en el corazón de Cataluña.
Responsabilidades Clave
Implementar, probar y desplegar
modelos de aprendizaje automático
y de aprendizaje profundo en entornos de producción.
Colaborar con científicos de datos para optimizar el rendimiento de los modelos y refinar los pipelines de datos.
Desarrollar y mantener la infraestructura de MLOps necesaria para el ciclo de vida del modelo.
Escribir código de alta calidad, bien documentado y probado para aplicaciones de
IA
.
Monitorizar el rendimiento de los modelos en producción, identificar problemas y aplicar soluciones correctivas.
Investigar y aplicar nuevas técnicas y herramientas para mejorar la eficiencia y la escalabilidad de las soluciones de ML.
Trabajar con equipos de ingeniería para integrar las funcionalidades de ML en los productos existentes.
Requisitos
Licenciatura o Máster en Informática, Ingeniería de Software, o un campo relacionado.
Experiencia profesional en
ingeniería de machine learning
, incluyendo la puesta en producción de modelos.
Dominio de Python y experiencia con bibliotecas clave de ML/DL (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
Conocimiento de las mejores prácticas en
ingeniería de software
y control de versiones (Git).
Experiencia con plataformas en la nube (AWS, Azure, GCP) y herramientas de orquestación de contenedores (Docker, Kubernetes).
Excelentes habilidades de resolución de problemas y capacidad para trabajar en un entorno de equipo.
Disponibilidad para trabajar presencialmente en nuestras oficinas de
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Beneficios
Salario competitivo y paquete de beneficios completo.
Oportunidad de trabajar en proyectos d