Buscamos un/a ingeniero/a que asuma el ownership técnico y de producto de nuestras soluciones basadas en

Machine Learning y Computer Vision . Trabajarás con imágenes capturadas por cámaras instaladas en excavadoras que operan en minas de todo el mundo, y serás responsable de desarrollar y evolucionar las capacidades de percepción basadas en esos datos: desde el dataset y los modelos hasta los algoritmos que se ejecutan a bordo de la máquina y las decisiones de producto que dependen de ellos. Desde hace más de 65 años, MTG diseña y fabrica soluciones de desgaste (dientes, portadientes y protectores) para maquinaria de movimiento de tierra de los sectores de minería y construcción. Sobre la base de esta experiencia en ingeniería y de nuestra estrecha colaboración con los clientes, Digging Insights desarrolla productos conectados que combinan sensores, onboard intelligence y software cloud para ayudar a las compañías mineras a operar de forma más eficiente. Somos un equipo de ingeniería que trabaja en la intersección entre el software, la electrónica y la industria pesada. Colaboramos diariamente con Product Engineering, Technical Services y nuestros clientes para transformar retos operativos en productos digitales que se implementan en entornos mineros. Trabajamos en pequeños equipos multidisciplinares, con responsabilidad de principio a fin sobre lo que desarrollan. Serás el/la

Product Owner de los productos basados en Computer Vision , una capacidad transversal presente en distintas soluciones. Combinarás

desarrollo técnico y product ownership , dedicando aproximadamente

un 70% de tu tiempo a construir y un 30% a dirigir la evolución del producto y el delivery del equipo . Participarás directamente en el desarrollo, manteniendo el ownership técnico del core y ayudando a decidir qué construimos, cómo lo medimos y cuándo está preparado para desplegarse en campo. Serás responsable de cuatro ámbitos estrechamente relacionados: Modelos: entrenamiento,



evaluación y mejora continua de modelos de segmentación de instancias aplicados a dientes, cazo, camión y terreno, midiendo su rendimiento en condiciones reales de operación. Algoritmos de producto: desarrollo y evolución de algoritmos como Payload Monitor, GET Wear, GET Detection y granulometría, convirtiendo las señales obtenidas mediante visión en información útil para la operación Pipeline de datos: gestión del ciclo completo del dato, desde la captura en campo y la selección de imágenes para anotar hasta la gestión del proveedor externo de anotación, el control de calidad de las etiquetas, el versionado de datasets y la trazabilidad de resultados Código productivo: desarrollo e integración de los algoritmos que se ejecutan a bordo de la ECU, en un entorno offline-first y con restricciones reales de latencia, memoria y capacidad de procesamiento. También definirás qué significa que un algoritmo sea suficientemente bueno, estableciendo métricas y criterios de aceptación según las condiciones de operación y decidiendo cuándo un modelo está preparado para desplegarse en una mina. No trabajarás solo/a. Los equipos especializados de

Embedded, Cloud y Hardware

proporcionan profundidad técnica en cada una de estas áreas y construyen la plataforma sobre la que se apoyan los modelos. Experiencia en desarrollo de modelos de Computer Vision y software de producción: especialmente en segmentación de instancias, detección y sus métricas, con dominio de Python y PyTorch o tecnologías equivalentes. Mentalidad data-centric: capacidad para entender cómo la calidad y selección de los datos condicionan el rendimiento de los modelos y para identificar qué información debe incorporarse al dataset. Rigor en evaluación:



experiencia definiendo datasets de test, métricas y criterios de evaluación que permitan medir de forma objetiva la evolución de los modelos. Experiencia gestionando el delivery en equipos pequeños, como Product Owner, Tech Lead o en posiciones equivalentes, incluyendo la coordinación de equipos reducidos o partners externos. Buen criterio de arquitectura: capacidad para entender cómo encajan las distintas piezas de la solución (pipeline de datos, modelos, runtime, ECU y cloud) y tomar decisiones teniendo en cuenta sus implicaciones a largo plazo. Desarrollo asistido por IA como parte habitual de la forma de trabajar. Español e inglés fluidos. Se valorará especialmente la experiencia en

despliegue edge, cuantización, ONNX/TensorRT, embedded hardware, Go, MLOps, versionado de datasets y modelos, gestión de proveedores de anotación, geometría 3D, cámaras estéreo o de profundidad, monitorización de drift y Computer Vision en entornos industriales exigentes . También se valorará la experiencia en sectores como minería, maquinaria agrícola, automoción o robótica de campo. Ownership de extremo a extremo sobre los datos, modelos y algoritmos de Computer Vision de nuestros productos. La posibilidad de trabajar con datos generados por maquinaria operando en minas reales. Participación directa en todo el ciclo de desarrollo, desde los datos y el entrenamiento de modelos hasta su ejecución en la ECU y su validación en campo. Un entorno multidisciplinar que combina Machine Learning, software, electrónica, edge computing e ingeniería industrial. Colaboración directa con Embedded, Cloud, Hardware, Product Engineering y Technical Services. Autonomía técnica dentro de una compañía industrial internacional consolidada. Oportunidad de contribuir al desarrollo de las capacidades de Inteligencia Artificial dentro de Digging Insights. Paquete retributivo competitivo, compuesto por salario fijo y un 10% de variable anual.

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