Senior ML Engineer

Product Madness lidera la industria de los juegos móviles mediante el desarrollo de experiencias de juego innovadoras y cautivadoras. Valoramos el papel de los datos para mejorar las experiencias de los jugadores y guiar las decisiones estratégicas de negocio. Únete a nuestro equipo innovador y colaborativo y contribuye a crear el futuro de los juegos móviles. Como Senior ML Engineer en Aristocrat, trabajarás con tecnología moderna que transforma la experiencia de juego para millones de jugadores. Este puesto desempeña un papel vital en nuestra misión de proporcionar experiencias de juego personalizadas y excepcionales a través de soluciones sofisticadas de ML e IA. Si eres una persona proactiva y te apasiona emplear la tecnología para generar cambios significativos, ¡esta oportunidad es para ti!

• Desarrollar soluciones de ML en producción: Construir, implementar, entrenar, evaluar y optimizar modelos de aprendizaje automático para predicción, recomendación, personalización y soporte a la toma de decisiones.
• Crear aplicaciones de IA: Construir y combinar aplicaciones basadas en LLM, sistemas de generación aumentada por recuperación (RAG) y flujos de trabajo de agentes (agentic workflows) en herramientas internas y procesos de negocio.
• Diseñar soluciones de extremo a extremo: Traducir los requisitos de ML/IA en componentes de software, servicios y APIs fiables, garantizando la mantenibilidad, el rendimiento y la escalabilidad.
• Analizar sistemas de ML e IA: Formular técnicas de evaluación, validar la calidad de los modelos, identificar modos de fallo y mantener la robustez, seguridad y fiabilidad de los resultados de ML/IA.
• Integrar modelos en producción: Trabajar junto a ingenieros de MLOps para desplegar, monitorizar y mantener soluciones de ML/IA, garantizando una integración fluida con las plataformas y aplicaciones existentes.
• Mejorar el rendimiento: Aumentar la velocidad de inferencia de los modelos, la gestión de recursos, la reducción de la latencia y la escalabilidad de las aplicaciones de ML/IA.
• Aplicar directrices de ingeniería: Escribir código Python limpio, bien probado y mantenible; implementar pruebas automatizadas, revisiones de código, documentación y una gestión de errores fiable.
• Trabajar con datos complejos: Recuperar, integrar, validar y preparar datos de múltiples fuentes para apoyar el entrenamiento, la inferencia y la evaluación de los modelos.
• Colaborar entre equipos: Trabajar estrechamente con Data Scientists, ingenieros de MLOps, ingenieros de datos y socios de producto para transformar las necesidades de negocio en soluciones prácticas de inteligencia basadas en datos.
• Contribuir a la excelencia técnica: Participar en debates sobre arquitectura, mentorizar a ingenieros con menos experiencia y ayudar a mejorar los estándares de desarrollo y las prácticas de ingeniería.

• Sólida experiencia en ingeniería de software: Programación en Python a nivel experto, construcción de software, pruebas automatizadas, depuración, control de versiones y prácticas de desarrollo colaborativo.
• Machine learning: Experiencia práctica desarrollando, entrenando, evaluando y optimizando modelos de aprendizaje supervisado utilizando frameworks como scikit-learn, PyTorch, TensorFlow o similares.
• IA generativa: Experiencia práctica desarrollando aplicaciones utilizando LLMs, incluyendo la creación oportuna de inputs (prompt crafting), salidas estructuradas, RAG, llamada a herramientas (tool calling) y flujos de trabajo de agentes.
• Evaluación de ML/IA: Experiencia en la creación de pipelines de evaluación, medición del rendimiento de los modelos, identificación de modos de fallo y validación de resultados de IA.
• Especialización en ML: Sólida experiencia práctica en uno o más campos, incluyendo sistemas de recomendación, aprendizaje por refuerzo, modelado de series temporales, aprendizaje no supervisado o modelado causal/bayesiano.
• Especialización en IA: Experiencia en al menos un dominio como aplicaciones de LLM/NLP, flujos de trabajo de agentes o visión artificial.
• Fundamentos de ingeniería de datos: Sólidos conocimientos de SQL, experiencia integrando datos a través de APIs y otras interfaces, y comprensión de la calidad y el preprocesamiento de datos.
• ML en producción: Experiencia con el despliegue de modelos, servicios de inferencia, monitorización, versionado de modelos y gestión del ciclo de vida de ML.
• Cloud e infraestructura: Sólida comprensión de plataformas en la nube (por ejemplo, GCP, AWS, Azure), contenedores, pipelines de CI/CD y entornos de desarrollo de ML.
• Ingeniería de rendimiento: Experiencia optimizando el rendimiento del software, la latencia de inferencia o la utilización de recursos.

Si te apasiona utilizar la ciencia de datos para crear experiencias de juego excepcionales y estás listo para liderar productos de datos hacia el éxito, queremos saber de ti. ¡Únete a Product Madness y ayuda a desarrollar el futuro de los juegos móviles!

Información importante para los candidatos

• Idioma del CV: Por favor, envía tu CV en inglés.
• Política de trabajo híbrido: Este puesto sigue un modelo de trabajo híbrido, que requiere la asistencia a nuestra oficina de Barcelona 3 días por semana.

Esta descripción de puesto puede haber sido revisada y mejorada mediante herramientas asistidas por IA para mejorar la claridad, la coherencia y la inclusividad. Todo el contenido final, los requisitos del puesto y las decisiones de contratación siguen sujetos a la revisión y aprobación humana por parte de Aristocrat.