Ingeniero de Machine Learning Sénior

• Licenciatura o Máster en Informática, Ingeniería, Ciencia de Datos o un campo STEM relacionado.

• 2-4 años de experiencia industrial en un rol de ingeniería de machine learning, ciencia de datos o ingeniería de datos.

• Sólidas habilidades de programación en Python y/u otro lenguaje de alto nivel comúnmente utilizado en machine learning.

• Experiencia con frameworks y librerías de NLP y Machine Learning (por ejemplo, PyTorch, HuggingFace, LangChain, spaCy, NLTK, scikit-learn, etc.).

• Experiencia en el desarrollo y la gestión de infraestructura de datos centrada en NLP, incluyendo sistemas de almacenamiento, indexación y recuperación.

• Competencia en tecnologías de almacenamiento vectorial, indexación y bases de datos de grafos para operaciones escalables en entornos de nube.

• Familiaridad con infraestructuras y servicios basados en la nube (por ejemplo, AWS, GCP, etc.).

• Experiencia con tecnologías de contenerización y orquestación, como Docker y Kubernetes, en infraestructuras basadas en la nube.

• Experiencia con sistemas de control de versiones como Git.

• Sólidas habilidades de comunicación y colaboración, y pasión por trabajar como parte de un equipo.

Puesto: Senior Machine Learning Engineer

Ubicación: Barcelona

Departamento: Tecnología

Dow Jones busca un Senior Machine Learning Engineer cualificado para unirse a nuestro equipo de AI Engineering. Serás responsable de diseñar, construir y mantener pipelines e infraestructura de machine learning, dando soporte tanto a modelos convencionales como de GenAI. Colaborarás con nuestros científicos de datos para integrar sin problemas diversos modelos de machine learning, incluidos los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs).

Como miembro clave del equipo, desempeñarás un papel crucial en la puesta en marcha de soluciones de machine learning para satisfacer las necesidades de nuestra organización y aportar un valor tangible. Aprovecharás tus sólidas habilidades de ingeniería de software para desarrollar sistemas de producción robustos, seguros y escalables, utilizando tu experiencia en algoritmos y técnicas de machine learning.

• Colaborar con científicos de datos e ingenieros para integrar modelos de ML en diversos pipelines de AI/ML, cubriendo el preprocesamiento, el ajuste fino (fine-tuning) y el despliegue.

• Implementar sistemas optimizados de almacenamiento e indexación de datos para NLP, utilizando tecnologías de bases de datos avanzadas.

• Desarrollar herramientas y frameworks para el entrenamiento, ajuste y evaluación de modelos, garantizando una integración fluida de la infraestructura.

• Colaborar con científicos de datos e ingenieros para integrar modelos en producción, aprovechando la infraestructura en la nube según sea necesario.

• Monitorizar y mejorar el rendimiento de los modelos en cuanto a precisión y eficiencia.

• Proporcionar soporte continuo, solucionar problemas e implementar actualizaciones para los modelos de ML.

• Construir y mantener pipelines de procesamiento de datos para altos volúmenes de datos estructurados y no estructurados.

• Desarrollar y mantener la documentación de toda la infraestructura de ML y los procesos de soporte.

• Mantenerse actualizado en tecnologías de GenAI, NLP, ML e IR, incorporando las mejores prácticas y aprovechando la infraestructura en la nube para mayor eficiencia.

Rango salarial base:-

Estamos comprometidos a ofrecer una compensación competitiva y flexible para atraer al mejor talento. Este rango salarial refleja nuestra estimación de buena fe para el puesto y puede variar según la experiencia, las habilidades, la ubicación y otros factores relevantes del candidato.

Para los puestos con derecho a bonificación, los objetivos se determinan basándose en múltiples consideraciones, incluidos los puntos de referencia del mercado y las contribuciones individuales.

Para los puestos con derecho a beneficios, ofrecemos un paquete de beneficios integral y competitivo que cubre salud, jubilación, bienestar y más, junto con beneficios opcionales para satisfacer las diversas necesidades de nuestros empleados.

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