Ingeniero de Datos Sénior (enfoque Machine Learning)

Podrías encajar perfectamente en nuestro equipo de Machine Learning si tienes experiencia en varias de las siguientes áreas; no te preocupes si no cumples todos los requisitos, estaremos encantados de considerar candidatos sólidos que tengan ganas de aprender y crecer:

• Experiencia: Trayectoria demostrada como Data Engineer, idealmente con un enfoque en MLOps y retos relacionados con la producción (latencia, rendimiento, optimización de costes de servidor...).

• Stack Técnico: Experiencia práctica con Apache Spark (ajuste, escalado), Airflow (orquestación de DAGs complejos). Kafka streaming y Kubernetes son un plus. Nuestro stack funciona en AWS, por lo que un buen conocimiento de esta plataforma también es un plus.

• Habilidades de Programación: Eres un desarrollador "AI-native" que adopta las herramientas de IA para escribir código mejor y más rápido. La experiencia práctica con Python y Java/Scala es un plus.

• Modelado de Datos: La experiencia con datos tabulares para problemas de clasificación y deep learning es un plus.

• Feature Engineering: Comprensión sólida de cómo transformar datos brutos en características de alta calidad para el aprendizaje automático. Experiencia construyendo o manteniendo feature stores.

• Mentalidad: Una mentalidad de "Product Owner" para los datos; no te limitas a entregar código, sino que te haces responsable de la fiabilidad y escalabilidad de los sistemas que construyes.

• Comunicación: Inglés fluido y capacidad para articular decisiones arquitectónicas complejas tanto a interlocutores técnicos como no técnicos. Tener nociones de francés puede ser un plus.

• Salario competitivo entre 80.000 y 90.000€ OTE

Estamos comprometidos con prácticas de compensación transparentes. El rango salarial mostrado refleja las ganancias totales según objetivos (OTE), incluyendo el salario base y un bono trimestral basado en el rendimiento con KPIs transparentes. La compensación final se adaptará a los antecedentes, experiencia, habilidades y encaje general de cada candidato para el puesto.

• Semana laboral de 4 días y medio (viernes por la tarde libre);

• Bono de antigüedad cada 2 años;

• Plan de salud con excelente cobertura;

• Cheques restaurante;

• Apoyo a la salud mental;

• Política de trabajo remoto flexible;

• Eventos / actividades regulares de equipo;

• Política de baja parental inclusiva.

*La mayoría de los beneficios están disponibles para todos los empleados. Para los miembros del equipo remotos que residan fuera de Francia, los beneficios se alinearán con las leyes y prácticas locales de su país de residencia, garantizando un apoyo que sea relevante y conforme a la normativa dondequiera que esté.

Ten en cuenta que, para cumplir con la normativa laboral, los candidatos deben mantener su residencia y estar legalmente autorizados para trabajar en la Unión Europea para poder ser considerados para este puesto.

QUÉ HARÁS

Estamos buscando un Senior Data Engineer para hacerse responsable de nuestra ML Platform. Ayudarás a diseñar, desplegar y evolucionar modelos predictivos que impulsan los sistemas centrales de adtech de Adikteev y serás el arquitecto de la infraestructura que permita a nuestros modelos de ML escalar, rendir y aportar valor a gran velocidad.

Te incorporarás a un equipo que tiene la propiedad completa de nuestro ecosistema de ML. Como miembro Senior, no solo "ejecutarás" tareas: darás forma a nuestro ADN técnico y asumirás tu parte de los siguientes retos:

• Arquitecturar, escalar y mantener nuestra infraestructura de datos, asegurando que cumpla con las rigurosas demandas de los flujos de trabajo de ML en tiempo real y por lotes (batch).

• Asegurar que los datos estén siempre disponibles: supervisar el procesamiento, almacenamiento, agregación y el desarrollo de APIs.

• Optimizar nuestros procesos de datos integrando pruebas, monitorización, alertas y recuperación de errores eficientes.

• Diseñar e implementar nuestro feature store para centralizar el descubrimiento, almacenamiento y servicio de características (features), y construir pipelines robustos de ingeniería de características.

• Construir y optimizar pipelines altamente escalables utilizando Apache Airflow y Apache Spark, centrándose en la alta fiabilidad y la rentabilidad.

• Contribuir a los esfuerzos de innovación, explorando ideas prometedoras de trabajos académicos recientes y convirtiéndolas en soluciones de grado de producción.

• Aprovechar las herramientas de codificación con IA (Copilot, Cursor, etc.) para acelerar los ciclos de desarrollo y mantenerse a la vanguardia de la productividad en ingeniería.

• Impulsar las mejores prácticas para la calidad de los datos, CI/CD para datos y documentación técnica. Mentorizar a compañeros e identificar cuellos de botella en la infraestructura antes de que afecten al negocio.