¿Tienes experiencia como Machine Learning Engineer ? ¿Te apasiona la tecnología y el desarrollo? ¿Buscas proyectos &##128285; y que tengan impacto?&##128200; Si es así, sigue leyendo...
¿Cómo es trabajar con ?&##128105;&##127999;&##128187;&##128104;&##127996;&##128187;
Cultura de mejora continua: Te integrarás en un proyecto desafiante que potenciará tus conocimientos y experiencia. &##128640;
Crecimiento profesional: Priorizamos la promoción interna y el desarrollo de nuestro equipo. &##127942;
Cercanía: En Nunegal Consulting nos conocemos por el nombre, somos personas, no números. &##128106;&##128104;&##128105;&##128103;&##128102;
Buen rollo: Somos un equipo colaborativo, nos ayudamos y compartimos conocimientos. ¡Y somos conocidos por nuestro #Nunefest! &##127881;
¡Te contamos más!
¿Qué te ofrecemos? &##128161;
~ Incorporación a una empresa en constante crecimiento.
~ Teletrabajo 100%.
~ Retribución flexible (ticket restaurante, seguro médico...).
~ Formación continua.
~¡Y mucho más!
¿Cómo será tu día a día? &##128242;&##128187;
Colaborarás estrechamente con los Data Scientists, ayudándoles a integrar modelos de machine learning de forma sencilla y eficiente.
Trabajarás con grandes volúmenes de datos utilizando PySpark, SQL y Python: identificarás problemas, limpiarás datos y prepararás los inputs necesarios para los modelos.
Desarrollarás y adaptarás modelos clásicos y probabilísticos según las necesidades del proyecto.
Diseñarás un sistema inteligente para supervisar pipelines fallidos mediante agentes con RAG y LLMs, enviando alertas y soluciones automáticas a través de Microsoft Teams.
Crearás un framework de MLOps escalable con Azure ML, DevOps y Databricks para facilitar el despliegue de modelos.
Apoyarás a perfiles junior compartiendo buenas prácticas y ayudándoles en su crecimiento técnico dentro del equipo.
Trabajarás en un entorno internacional, donde el inglés será el idioma habitual de comunicación
Sobre ti&##128590;&##127996;♀️&##128590;&##127998;♂️
Amplios conocimientos en deep learning, modelos probabilísticos y procesamiento de datos.
Experiencia trabajando con (SQL, Python, PySpark) asi como desarrollando modelos avanzados utilizando Keras, PyTorch, ya sean modelos clásicos o probabilísticos.
Experiencia en GitHub o herramientas similares, y buen manejo en entornos cloud como Azure, Databricks y Google Cloud.
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