Machine Learning Engineer
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Métrica España, líder en soluciones tecnológicas y consultoría, busca incorporar a su equipo un/a Machine Learning Engineer con experiencia entre 2-5 años capaz de industrializar modelos de Machine Learning ya desarrollados , especialmente modelos de previsión de demanda (forecasting) y optimización , asegurando que funcionen de forma robusta en producción mediante buenas prácticas de MLOps .
Modalidad: 100% remoto.
SBA : 35.000€
Conocimientos imprescindibles
Machine Learning:
- Forecasting y series temporales.
- Validación y evaluación de modelos.
- Comprensión de modelos de optimización matemática.
Programación:
- Python avanzado.
- SQL.
- PySpark / Spark.
MLOps e Ingeniería:
- MLflow.
- Git.
- CI/CD (Jenkins, GitHub Actions o similar).
- Testing, logging y documentación.
- Productivización de modelos.
Plataformas:
- Azure Databricks.
- Entornos cloud corporativos.
Funciones
- Llevar modelos de notebooks o prototipos a producción.
- Construir pipelines de entrenamiento e inferencia.
- Gestionar despliegues y monitorización de modelos.
- Trabajar con forecasting de demanda.
- Tener criterio para simplificar o mejorar modelos existentes.
- Participar en la resolución de incidencias en producción.
Muy valorable
- Banca o sector financiero.
- Azure.
- Kafka.
- Librerías de forecasting (Nixtla, StatsForecast, MLForecast, Prophet, LightGBM).
- Investigación Operativa y optimización matemática.
- GitHub Copilot o herramientas de IA para desarrollo.
¿Qué ofrecemos?
- Contrato indefinido.
- Salario competitivo acorde a la experiencia y el mercado.
- Oportunidades de desarrollo profesional y formación continua.
- Participación en proyectos retadores y de alto impacto.
- Excelente ambiente de trabajo.
- Flexibilidad horaria y trabajo remoto.
Si eres un profesional proactivo/a, con ganas de afrontar nuevos retos y crecer en un entorno tecnológico puntero, esta es tu oportunidad Únete a Métrica España y sé parte de nuestro éxito.
Requisitos:Conocimientos imprescindibles
Machine Learning:
- Forecasting y series temporales.
- Validación y evaluación de modelos.
- Comprensión de modelos de optimización matemática.
Programación:
- Python avanzado.
- SQL.
- PySpark / Spark.
MLOps e Ingeniería:
- MLflow.
- Git.
- CI/CD (Jenkins, GitHub Actions o similar).
- Testing, logging y documentación.
- Productivización de modelos.
Plataformas:
- Azure Databricks.
- Entornos cloud corporativos.