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Machine learning engineer

Hays
Publicada el 11 mayo
Descripción

Desde HAYS estamos colaborando con una empresa que se dedica a ofrecer soluciones tecnológicas de IA para procesos industriales y se encuentra en búsqueda de un/a Ingeniero/a de Datos y Machine Learning altamente cualificado para unirse a su equipo.

¿Qué necesitas para encajar en el puesto?

Formación Académica:

* Titulación de Máster o superior en Ingeniería Matemáticas, Física, Informática, Industriales, Electrónica, Telecomunicaciones, Estadística preferiblemente. Otras ingenierías y titulaciones técnicas pueden ser tenidas en cuenta.

Experiencia Profesional:

* Mínimo 2 años de experiencia trabajando en proyectos de desarrollo de software relacionado con ingeniería de datos.
* Experiencia en el desarrollo de algoritmos de Machine Learning, optimización monoobjetivo/multi-objetivo, métodos metaheurísticos o algoritmos sofisticados de cálculo numérico.

¿Qué habilidades técnicas son clave para esta posición?

* Familiaridad con arquitecturas de redes neuronales: MLP, RNN, Transformers.
* Experiencia con al menos un framework de redes neuronales: Pytorch (preferiblemente), TensorFlow.
* Conocimiento de al menos un lenguaje de Data Science: Python, C++, Julia.
* Buenas bases matemáticas, especialmente en análisis vectorial, cálculo matricial y métodos numéricos de resolución de problemas matemáticos.
* Familiaridad con métodos de optimización numérica.
* Experiencia con Git y Scrum.

¿Cuáles son las responsabilidades?

* Desarrollar y optimizar algoritmos de Machine Learning y métodos de optimización.
* Implementar soluciones de ingeniería de datos utilizando frameworks de redes neuronales.
* Colaborar con equipos multidisciplinarios para integrar soluciones de Machine Learning en proyectos existentes.
* Mantener y mejorar la infraestructura de datos y modelos de Machine Learning.
* Se necesita disponibilidad para viajar en momentos muy puntuales.

¿Qué ofrecen?

* Un entorno de trabajo dinámico y colaborativo.
* Oferta económica en función de experiencia del candidato/a.
* Oportunidades de desarrollo profesional y formación continua.
* Teletrabajo.

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