AI/ML Engineer

• Licenciatura (o superior) en Informática, Ciencia de Datos, Matemáticas o un campo relacionado.

• Experiencia demostrada en el desarrollo e implementación de modelos de aprendizaje automático (p. ej., "NLP", visión artificial o analítica predictiva).

• Sólida formación en análisis estadístico y caracterización algorítmica.

• Experiencia práctica con técnicas y marcos de trabajo de pruebas de ML (p. ej., PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn).

• Capacidad para diseñar y ejecutar experimentos de datos, interpretar conjuntos de datos complejos y extraer conclusiones accionables.

• Competencia en la elaboración de informes técnicos y capacidad para comunicar los resultados de la IA tanto a partes interesadas técnicas como no técnicas.

• Conocimiento de prácticas de MLOps, versionado de modelos e interacciones entre procesos y datos.

• Familiaridad con plataformas de computación en la nube (AWS, Azure, GCP) o herramientas de simulación para probar el comportamiento de los modelos.

• Experiencia con sistemas de calidad de datos y marcos de ética/cualificación de IA (p. ej., estándares ISO o regulaciones específicas del sector).

Todos los candidatos deben tener permiso para trabajar en España.

Buscamos un "AI/ML Engineer" altamente motivado para unirse a nuestro equipo en España. Se trata de una posición permanente que ofrece la oportunidad de trabajar a la vanguardia de la innovación en inteligencia artificial y aprendizaje automático.

El candidato seleccionado desempeñará un papel clave en el desarrollo, entrenamiento y optimización de modelos, con un enfoque en la mejora del rendimiento algorítmico y la precisión predictiva para aplicaciones de ingeniería exigentes. Formarás parte de un equipo multidisciplinar que desarrolla sistemas inteligentes y soluciones automatizadas desde el concepto hasta la producción. Este puesto ofrece crecimiento profesional a largo plazo y la oportunidad de dar forma a la transformación digital y a la estrategia basada en datos de plataformas innovadoras.

• Liderar y apoyar el desarrollo de nuevos modelos de aprendizaje automático, con énfasis en "deep learning", redes neuronales y algoritmos avanzados.

• Caracterizar y optimizar las métricas de rendimiento del modelo (p. ej., precisión, exactitud, exhaustividad, latencia y escalabilidad).

• Realizar pruebas experimentales y análisis de grandes conjuntos de datos, ingeniería de características y arquitecturas de modelos.

• Colaborar con ingenieros de software y equipos de producto para garantizar que el rendimiento del modelo se alinee con las aplicaciones de uso final y los entornos de producción.

• Desarrollar y mantener "ML pipelines", estándares de datos y marcos de pruebas automatizadas para la cualificación de modelos.

• Apoyar proyectos de I+D, contribuyendo a informes técnicos, publicaciones y presentaciones sobre avances en IA.

• Mantenerse al día con la investigación emergente en IA, los marcos de trabajo y los estándares de la industria en aprendizaje automático y ciencia de datos.