¿Estás buscando un proyecto estable y sostenible donde puedas desarrollar tu talento? ¿Quieres formar parte de la marca agrícola John Deere, líder indiscutible en su sector? Te estamos buscando.
Descubra exactamente qué habilidades, experiencia y cualificaciones necesitará para tener éxito en este puesto antes de enviar su solicitud a continuación.
La persona seleccionada formará parte del concesionario más grande de la red John Deere a nivel nacional y europea.
¡Desarrolla tu carrera profesional y talento en nuestra compañía! ¡Te estamos esperando!
Tus principales responsabilidades
Diseñar, entrenar y evaluar
modelos de ML/DL
alineados con objetivos de negocio e integrados en pipelines end-to-end.
Construir y mantener
pipelines automatizados de datos y ML
(ingestión, feature engineering, entrenamiento, validación, registro y despliegue).
Implementar prácticas de
MLOps
: CI/CD para modelos, tests automatizados, contenedorización y despliegues controlados en cloud.
Garantizar
reproducibilidad y trazabilidad
: versionado de datos, código y modelos;
experiment tracking y metadatos.
Monitorizar modelos en producción (deriva, métricas de negocio, latencia, errores) y activar
reentrenamientos
.
Colaborar con equipos de producto y stakeholders para definir requisitos, métricas de éxito e impacto.
Liderar decisiones técnicas, estándares de arquitectura y
mentorización
de perfiles junior.
Velar por principios de
IA responsable
: seguridad, privacidad, sesgos, explicabilidad y cumplimiento normativo.
Requisitos
Grado en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas, Estadística, Física o similar.
Valorable máster en
IA, ML, Data Science o MLOps
.
≥
3–4 años de experiencia
en desarrollo y puesta en producción de modelos de ML/DL.
Dominio de
Python
y ecosistema ML (pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch y/o TensorFlow).
Experiencia real en
pipelines de ML en producción
(más allá de notebooks).
Uso de
orquestadores
(Airflow, Kubeflow...) y herramientas de experiment tracking / model registry (MLflow o similares).
Despliegue automatizado con
Docker, Kubernetes
y servicios cloud (AWS, GCP o Azure).
Buenas prácticas de
ingeniería de software
: Git, testing, code review, CI/CD.
Capacidad de comunicación con perfiles técnicos y no técnicos.
Se valorará
Certificaciones
Cloud (AWS, GCP, Azure)
y/o específicas de IA / MLOps.
Habilidades
Comunicación clara y adaptación al interlocutor.
Trabajo en equipo y colaboración multidisciplinar.
Pensamiento crítico y resolución de problemas.
Orientación a producto e impacto en negocio.
Autonomía, organización y responsabilidad.
Curiosidad y aprendizaje continuo.
Qué te ofrecemos
Incorporación a un proyecto estable dentro de una compañía líder del sector.
Salario competitivo acorde a experiencia y valía profesional.
Horario laboral diseñado para facilitar la conciliación entre la vida profesional y personal.
Descuento en seguro médico privado.
Excelente clima laboral y entorno de trabajo profesional. xqysrnh
Formación continua y posibilidades reales de desarrollo.