El candidato ideal siente pasión por el machine learning, la ingeniería de datos, los entornos MLOps y las soluciones escalables en producción. Combina sólidas capacidades analíticas y de resolución de problemas con experiencia práctica en el desarrollo, despliegue y mantenimiento de soluciones basadas en datos. Trabajará de forma colaborativa con equipos multidisciplinares para transformar prototipos analíticos en soluciones robustas, escalables y preparadas para entornos productivos.
La descripción completa del puesto cubre todas las habilidades asociadas, la experiencia previa y cualquier cualificación que se espera que tengan los solicitantes.
Responsabilidades
* Desarrollar, desplegar y mantener soluciones de machine learning en entornos productivos.
* Diseñar, implementar y optimizar pipelines de datos y procesos automatizados para flujos de trabajo de ML.
* Monitorizar el rendimiento de los modelos, detectar desviaciones (drift) y gestionar procesos de reentrenamiento.
* Colaborar con equipos de datos, desarrollo y negocio para industrializar soluciones analíticas.
* Implementar y mantener procesos de CI/CD aplicados a proyectos de machine learning.
* Gestionar y optimizar aplicaciones contenerizadas y plataformas de orquestación.
* Garantizar la calidad del código, la trazabilidad de experimentos y la reproducibilidad de los desarrollos.
* Participar en la configuración, administración y optimización de plataformas de analítica avanzada.
* Dar soporte a entornos cloud y servicios asociados al ciclo de vida de modelos de machine learning.
* Identificar oportunidades de mejora continua en procesos, arquitecturas y soluciones basadas en datos.
Requisitos
* Titulación universitaria en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas, Ingeniería o cualquier disciplina STEM relacionada, o experiencia equivalente.
* Al menos 3 años de experiencia en machine learning, ingeniería de datos, MLOps o áreas afines.
* Experiencia de al menos 3 años en la plataforma Stratio, incluyendo: Configuración, administración y optimización de sus principales componentes.
* Experiencia sólida en desarrollo con Python aplicado a machine learning o procesamiento de datos.
* Experiencia en despliegue, operación y mantenimiento de modelos de machine learning en producción.
* Conocimientos prácticos de Docker y Kubernetes para contenerización y orquestación.
* Experiencia en diseño y gestión de pipelines de datos y automatización de procesos CI/CD.
* Manejo de herramientas de control de versiones y gestión de experimentos como Git, MLflow o equivalentes.
* Conocimiento de plataformas cloud (AWS, Azure o GCP) y servicios asociados a machine learning.
* Experiencia en monitorización de modelos, gestión de drift y estrategias de reentrenamiento.
* Experiencia en configuración, administración y optimización de plataformas de analítica avanzada.
* Capacidad para trabajar en entornos ágiles y colaborar con equipos multidisciplinares.
Se valorará
* Experiencia con herramientas específicas de MLOps como Kubeflow, Airflow, MLflow, Metaflow o similares.
* Conocimientos de ingeniería de datos y procesamiento distribuido con tecnologías como Spark.
* Experiencia en arquitecturas de microservicios y desarrollo de APIs para inferencia de modelos.
* Conocimientos de gobernanza de modelos, explicabilidad y gestión del ciclo de vida de soluciones de IA.
* Experiencia en proyectos de analítica avanzada, inteligencia artificial o industrialización de modelos.
* Conocimientos de prácticas DevOps aplicadas a entornos de datos y machine learning.
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