Ingeniero Backend Sénior con MLOps

Qué ofrecemos

• Un equipo amable y colaborativo, con gran interés en el intercambio de conocimientos y el aprendizaje continuo
• Seguro Médico
• Oportunidad de trabajar en infraestructura de MLOps & Machine Learning de vanguardia, aprovechando tecnologías como Java, Python, AWS, Docker, Kafka, Spark y MLflow para impulsar sistemas de ML en tiempo real.

En Parser, buscamos un Senior Backend Engineer con sólidos conocimientos en MLOps para unirse al equipo de Machine Learning Engineering de un líder mundial en la industria de viajes. En este puesto, ayudarás a diseñar, construir y mantener la infraestructura que impulsa nuestras soluciones de ML: gestionando pipelines de datos, agilizando el despliegue de modelos y optimizando los recursos de computación. Trabajarás en sistemas de alto impacto como ranking, recomendación y optimización de precios, colaborando estrechamente con científicos de datos para integrar los modelos en producción.

Descripción del puesto

Buscamos un SW Engineer apasionado y experimentado para unirse al equipo de Revenue Optimization ML. Este rol de alto impacto combina la experiencia en infraestructura con conocimientos aplicados de MLOps, requiriendo competencia en ingeniería de software, sistemas distribuidos y operaciones de aprendizaje automático.

Responsabilidades clave

• Diseñar e implementar infraestructura de ML escalable para el entrenamiento, despliegue y servicio en entornos por lotes (batch) y en tiempo real.
• Construir y mantener pipelines de datos eficientes para el procesamiento a gran escala y la ingeniería de características (feature engineering).
• Optimizar los recursos de computación y mejorar el rendimiento del servicio de modelos en todos los sistemas de ML.
• Implementar sistemas robustos de monitorización, registro (logging) y alertas, y contribuir a las prácticas de ML Ops, incluyendo pipelines de CI/CD.
• Colaborar estrechamente con Data scientists para agilizar el flujo de trabajo desde el desarrollo del modelo hasta la producción.
• Investigar e integrar nuevas tecnologías, mentorizar a ingenieros junior y comunicar soluciones técnicas a diversos interlocutores.

Ubicación:

Madrid: Modelo híbrido, 2-3 días por semana