Ingeniero de Machine Learning e IA

Usted siente pasión por la IA y tiene el impulso de generar un impacto real en el mundo a través de los datos. Se desenvuelve con éxito en entornos con gran carga de I+D que involucran datos dispersos o de alta dimensionalidad, destacando en la intersección de la investigación experimental de IA y la ingeniería de software disciplinada. Es un comunicador claro capaz de explicar las compensaciones técnicas tanto a compañeros de ingeniería como a las partes interesadas del negocio.

• Programación a nivel de producción: Competencia sénior en Python, con un fuerte compromiso con las mejores prácticas de ingeniería de software (Patrones de Diseño, Unit Testing y Código Modular).
• Diseño de sistemas: Comprensión sólida de las arquitecturas modernas de IA/ML y plataformas de datos para construir sistemas robustos y de alto rendimiento.
• Profundidad de modelado: Conocimiento profundo de los algoritmos de IA/ML y de los fundamentos matemáticos necesarios para ajustar modelos para casos de uso de I+D de alta precisión.
• Ingeniería de datos: Competencia en el manejo de estructuras de datos y pipelines para garantizar que las entradas de los modelos sean fiables y estén optimizadas.
• Azure: Experiencia práctica con Azure ML SDK/CLI o Azure Databricks, incluyendo endpoints online gestionados, clústeres de computación y activos de datos.
• CI/CD: Experiencia construyendo y manteniendo pipelines de despliegue utilizando Azure DevOps o automatización en Gitlab.
• Contenerización: Competencia en Docker para empaquetar y escalar cargas de trabajo de IA/ML dentro de entornos nativos de la nube.
• Observabilidad y fiabilidad: Capacidad para implementar la monitorización de la salud del sistema (latencia/CPU) y del rendimiento del modelo (drift, precisión y calidad de los datos).
• Metodología Agile: Experiencia trabajando dentro de un marco Agile/Scrum para ofrecer una velocidad de proyecto constante.
• Traducción técnica: Capacidad para comunicar claramente las compensaciones complejas a interlocutores no técnicos.
• Entrega de proyectos: Trayectoria demostrada llevando modelos de ML desde una fase de investigación a un entorno de producción estable.

• Formación académica: Máster o grado superior en Informática, IA, Ciencia de Datos o un campo relacionado.
• Experiencia en el sector (preferible): Experiencia en formulación, química o la industria de fragancias y sabores.
• Idiomas: Competencia profesional completa en inglés; se prefiere encarecidamente el francés.

• Título: AI Machine Learning Engineer
• Ubicación: Barcelona

Como AI/ML Engineer, usted será un colaborador técnico clave responsable de desarrollar y desplegar iniciativas complejas de IA. Se centrará en el ciclo de vida completo de las soluciones de ML: desde el diseño técnico y la codificación hasta el despliegue en producción y la optimización continua. Este es un rol técnico de alto impacto. Aplicará un profundo rigor de ingeniería para construir sistemas escalables y fiables que resuelvan retos reales de I+D. No se limita a construir modelos; se asegura de que estén integrados en arquitecturas de software robustas que cumplan con los más altos estándares de rendimiento y fiabilidad.

• Implementación técnica: Contribuir al diseño y desarrollo de soluciones de IA escalables y mantenibles, alineadas con las mejores prácticas modernas.
• Desarrollo práctico: Entregar código de alta calidad para pipelines de datos, modelado y despliegue, liderando al equipo mediante el rigor de la ingeniería.
• Maestría en MLOps: Implementar y mantener flujos de trabajo de MLOps robustos, centrándose en CI/CD automatizado, contenerización y observabilidad de modelos.
• Entrega Agile: Trabajar dentro de un marco Agile para asegurar que la investigación se traduzca en un valor de producción predecible, cumpliendo con los hitos y plazos del proyecto.
• Asesoramiento empresarial: Colaborar con las partes interesadas técnicas y comerciales para traducir los retos del negocio en requisitos técnicos y actualizaciones claras del proyecto.