Ingeniero/a de Machine Learning de Bases de Datos & Computer Vision Vizcaya
2026-01-09
Vizcaya, España
Descripción de la oferta
Proceso de selección continuo.Funciones- Diseñar, desarrollar e implementar modelos de Machine Learning y Deep Learning, con foco en Computer Vision. - Crear soluciones para la detección, clasificación y extracción de información a partir de documentos e imágenes (OCR, segmentación, reconocimiento). - Desarrollar y mantener pipelines de datos y modelos para el procesamiento de información no estructurada. - Gestionar el ciclo completo del dato: limpieza, preprocesamiento, etiquetado y generación de datasets de calidad. - Implementar y mantener procesos de entrenamiento continuo y mejora iterativa de modelos. - Desarrollar y optimizar APIs y servicios backend para la integración de los modelos de IA en sistemas productivos. - Participar en el despliegue de modelos en entornos de producción (MLOps). - Colaborar con equipos multidisciplinares (software, data, operaciones) para transformar necesidades de negocio en soluciones técnicas. - Investigar y aplicar nuevas arquitecturas y enfoques de IA para mejorar la precisión, escalabilidad y rendimiento de las soluciones.Requisitos- Titulación universitaria en Ingeniería Informática, Ciencias de la Computación, Matemáticas o similar. - Experiencia mínima de 1 año en desarrollo y despliegue de soluciones de Machine Learning en entornos productivos. - Dominio de Python. - Experiencia con librerías y frameworks de Machine Learning y Computer Vision: TensorFlow y/o PyTorch, OpenCV, scikit-learn. - Conocimientos prácticos en Computer Vision: detección de objetos, segmentación y/o OCR. - Experiencia en el desarrollo de APIs (Flask, FastAPI, Django o similar). - Conocimientos de arquitecturas de microservicios. - Familiaridad con herramientas de MLOps y contenedores (Docker, Kubernetes). - Capacidad para trabajar con datos no estructurados y transformarlos en información útil. - Buen nivel de autonomía, orientación a la resolución de problemas y trabajo en equipo. Se valorará: - Experiencia en procesamiento de documentos digitales complejos o imágenes (industriales, médicas, satelitales, etc.). - Conocimientos de bases de datos SQL y NoSQL. - Experiencia con plataformas Cloud (AWS, Google Cloud o Azure). - Experiencia previa en entornos de digitalización industrial e IA. - Interés por la mejora continua, el aprendizaje constante y la innovación tecnológica.Se ofrece- Proyecto estable en una empresa tecnológica en crecimiento, con foco en innovación e IA aplicada a entornos reales. - Participación en proyectos de Machine Learning y Computer Vision de alto impacto y recorrido. - Salario competitivo, acorde a la experiencia y valía del perfil. - Modalidad de trabajo flexible (presencial / híbrido). - Entorno de trabajo colaborativo, técnico y orientado a la mejora continua. - Uso de tecnología puntera y buenas prácticas (MLOps, despliegue en producción). - Formación continua y apoyo al desarrollo profesional. - Posibilidad de crecimiento y evolución dentro del equipo técnico. - Buen clima laboral, comunicación directa y autonomía en el día a día.
Proceso de selección continuo.Funciones- Diseñar, desarrollar e implementar modelos de Machine Learning y Deep Learning, con foco en Computer Vision. - Crear soluciones para la detección, clasificación y extracción de información a partir de documentos e imágenes (OCR, segmentación, reconocimiento). - Desarrollar y mantener pipelines de datos y modelos para el procesamiento de información no estructurada. - Gestionar el ciclo completo del dato: limpieza, preprocesamiento, etiquetado y generación de datasets de calidad. - Implementar y mantener procesos de entrenamiento continuo y mejora iterativa de modelos. - Desarrollar y optimizar APIs y servicios backend para la integración de los modelos de IA en sistemas productivos. - Participar en el despliegue de modelos en entornos de producción (MLOps). - Colaborar con equipos multidisciplinares (software, data, operaciones) para transformar necesidades de negocio en soluciones técnicas. - Investigar y aplicar nuevas arquitecturas y enfoques de IA para mejorar la precisión, escalabilidad y rendimiento de las soluciones.Requisitos- Titulación universitaria en Ingeniería Informática, Ciencias de la Computación, Matemáticas o similar. - Experiencia mínima de 1 año en desarrollo y despliegue de soluciones de Machine Learning en entornos productivos. - Dominio de Python. - Experiencia con librerías y frameworks de Machine Learning y Computer Vision: TensorFlow y/o PyTorch, OpenCV, scikit-learn. - Conocimientos prácticos en Computer Vision: detección de objetos, segmentación y/o OCR. - Experiencia en el desarrollo de APIs (Flask, FastAPI, Django o similar). - Conocimientos de arquitecturas de microservicios. - Familiaridad con herramientas de MLOps y contenedores (Docker, Kubernetes). - Capacidad para trabajar con datos no estructurados y transformarlos en información útil. - Buen nivel de autonomía, orientación a la resolución de problemas y trabajo en equipo. Se valorará: - Experiencia en procesamiento de documentos digitales complejos o imágenes (industriales, médicas, satelitales, etc.). - Conocimientos de bases de datos SQL y NoSQL. - Experiencia con plataformas Cloud (AWS, Google Cloud o Azure). - Experiencia previa en entornos de digitalización industrial e IA. - Interés por la mejora continua, el aprendizaje constante y la innovación tecnológica.Se ofrece- Proyecto estable en una empresa tecnológica en crecimiento, con foco en innovación e IA aplicada a entornos reales. - Participación en proyectos de Machine Learning y Computer Vision de alto impacto y recorrido. - Salario competitivo, acorde a la experiencia y valía del perfil. - Modalidad de trabajo flexible (presencial / híbrido). - Entorno de trabajo colaborativo, técnico y orientado a la mejora continua. - Uso de tecnología puntera y buenas prácticas (MLOps, despliegue en producción). - Formación continua y apoyo al desarrollo profesional. - Posibilidad de crecimiento y evolución dentro del equipo técnico. - Buen clima laboral, comunicación directa y autonomía en el día a día.