¿Tienes experiencia como Machine Learning Engineer? ¿Te apasiona la tecnología y el desarrollo? ¿Buscas proyectos y que tengan impacto?
Si es así, sigue leyendo...
¿Cómo es trabajar con ?
- Cultura de mejora continua: Te integrarás en un proyecto desafiante que potenciará tus conocimientos y experiencia.
- Crecimiento profesional: Priorizamos la promoción interna y el desarrollo de nuestro equipo.
- Cercanía: En Nunegal Consulting nos conocemos por el nombre, somos personas, no números.
- Buen rollo: Somos un equipo colaborativo, nos ayudamos y compartimos conocimientos. ¡Y somos conocidos por nuestro #Nunefest!
¡Te contamos más!
¿Qué te ofrecemos?
- 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?
- Colaborarás estrechamente con los Data Scientists, ayudándoles a integrar modelos de machine learning de forma sencilla y productivo.
- 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.
- Trabajarás en un entorno internacional, donde el inglés será el idioma habitual de comunicación.
- Desplegarás modelos usando docker, kubernetes y tecnologías sin servidor.
Sobre ti
- Experiencia trabajando con herramientas de MLops e IA Generativa.
- Experiencia con la orquestación de pipelines mediante herramientas de MLOps como MLflow, VertexAI, Sagemaker...
- Solidos conocimientos de despliegues de modelos usando Docker y Kubernetes
- Experiencia en Python
- Buen manejo en entornos cloud como Azure, Databricks y Google Cloud.
- Inglés conversacional alto