Machine Learning Engineer
2024-09-26
Barcelona
Nuestro cliente es una división de un banco internacional que se especializa en el desarrollo y gestión de soluciones tecnológicas avanzadas. Su misión es impulsar la innovación digital y optimizar la infraestructura tecnológica de la entidad, abarcando desde la ciberseguridad hasta la mejora de las plataformas digitales y la automatización de procesos. Su objetivo es garantizar que el banco ofrezca una experiencia bancaria ágil, segura y moderna, adaptada a las necesidades de sus clientes y a las tendencias tecnológicas emergentes.Buscamos personas curiosas y comprometidas. Personas que buscan crecer, pero, sobre todo, mejorar el entorno de los empleados del grupo. ¿Eres una de ellas?Entonces, ¡esta oferta es para ti!¿Qué proyectos desarrollamos?¿Te apasiona la inteligencia artificial y el machine learning? ¿Te gustaría ser parte de un equipo que lidera proyectos transformadores y de alto impacto? ¡Estamos buscando un/a Ingeniero/a de Machine Learning que se una a nuestro equipo para avanzar en la forma en que el mundo se conecta a través de la tecnología!Cómo será tu día a día…
Diseño y Desarrollo de Soluciones IA: Liderarás la creación de soluciones avanzadas basadas en machine learning, deep learning y reinforcement learning. Trabajarás en proyectos a gran escala que requieren optimización y alto rendimiento, aplicando técnicas innovadoras como la IA generativa (GANs, autoencoders).
Ciclo de Vida Completo de ML: Serás responsable de todo el ciclo de vida del machine learning, desde la concepción hasta la puesta en producción, automatizando pipelines y gestionando del CI/CD.
Despliegue y Escalabilidad: Implementarás modelos en producción, tanto en on-premise como en cloud, utilizando arquitecturas basadas en eventos y APIREST, integrándolos con infraestructuras tecnológicas modernas para asegurar su escalabilidad y rendimiento.
Liderazgo Técnico y Colaboración Multidisciplinaria: Guiarás equipos técnicos y colaborarás estrechamente con expertos en ciencia de datos, desarrollo y operaciones para implementar soluciones de inteligencia artificial que impulsen decisiones estratégicas y operativas de la empresa.
Gestión de Infraestructura: Manejarás aplicaciones tanto on premise como en cloud.
Requisitos y competencias clave:Experiencia técnica imprescindible:
Grado o ingeniería en carreras STEM.
3+ años de experiencia en Inteligencia Artificial.
3+ años trabajando con lenguajes como Python o Java.
1+ Experiencia en Cloud Computing (Google Cloud, Azure o IBMCloud)
Conocimientos avanzados en librerías Python de IA: PyTorch, Tensorflow, Sklearn, Scipy.
Conocimientos avanzados en MLOps: Kubeflow, Seldon, MLflow y Vertex AI
Conocimientos en soluciones de software: Jenkins, GitLab, Docker y Kubernetes
Sólida experiencia con bases de datos SQL y NoSQL
Habilidades deseadas:
MSc o PhD de especialización de Inteligencia Artificial o campos relacionados
Experiencia liderando iniciativas técnicas de alto impacto, gestionando proyectos complejos con múltiples equipos.
Conocimiento de arquitecturas optimizadas con clusters distribuidos y GPUs.
Comprensión profunda del estado del arte de las redes neuronales y los sistemas de IA Generativa.
Metodologías de trabajo ágiles (Agile, Scrum).
Diseño y Desarrollo de Soluciones IA: Liderarás la creación de soluciones avanzadas basadas en machine learning, deep learning y reinforcement learning. Trabajarás en proyectos a gran escala que requieren optimización y alto rendimiento, aplicando técnicas innovadoras como la IA generativa (GANs, autoencoders).
Ciclo de Vida Completo de ML: Serás responsable de todo el ciclo de vida del machine learning, desde la concepción hasta la puesta en producción, automatizando pipelines y gestionando del CI/CD.
Despliegue y Escalabilidad: Implementarás modelos en producción, tanto en on-premise como en cloud, utilizando arquitecturas basadas en eventos y APIREST, integrándolos con infraestructuras tecnológicas modernas para asegurar su escalabilidad y rendimiento.
Liderazgo Técnico y Colaboración Multidisciplinaria: Guiarás equipos técnicos y colaborarás estrechamente con expertos en ciencia de datos, desarrollo y operaciones para implementar soluciones de inteligencia artificial que impulsen decisiones estratégicas y operativas de la empresa.
Gestión de Infraestructura: Manejarás aplicaciones tanto on premise como en cloud.
Requisitos y competencias clave:Experiencia técnica imprescindible:
Grado o ingeniería en carreras STEM.
3+ años de experiencia en Inteligencia Artificial.
3+ años trabajando con lenguajes como Python o Java.
1+ Experiencia en Cloud Computing (Google Cloud, Azure o IBMCloud)
Conocimientos avanzados en librerías Python de IA: PyTorch, Tensorflow, Sklearn, Scipy.
Conocimientos avanzados en MLOps: Kubeflow, Seldon, MLflow y Vertex AI
Conocimientos en soluciones de software: Jenkins, GitLab, Docker y Kubernetes
Sólida experiencia con bases de datos SQL y NoSQL
Habilidades deseadas:
MSc o PhD de especialización de Inteligencia Artificial o campos relacionados
Experiencia liderando iniciativas técnicas de alto impacto, gestionando proyectos complejos con múltiples equipos.
Conocimiento de arquitecturas optimizadas con clusters distribuidos y GPUs.
Comprensión profunda del estado del arte de las redes neuronales y los sistemas de IA Generativa.
Metodologías de trabajo ágiles (Agile, Scrum).