Desde la División de AI & Data estamos buscando un/a Data Engineer / Machine Learning Engineer (MLE) para un innovador laboratorio de IA aplicada perteneciente a una compañía multinacional, con el objetivo de diseñar, construir, desplegar y operar soluciones de datos y Machine Learning end-to-end para múltiples unidades de negocio en Madrid.

Funciones:

- Diseñar, construir y mantener pipelines de datos escalables para la ingesta, transformación y servicio, dando soporte a casos de uso analíticos y de Machine Learning.
- Desarrollar y llevar a producción pipelines de ML, cubriendo las fases de entrenamiento, validación, despliegue y monitorización.
- Colaborar estrechamente con el equipo de Data Scientists para traducir notebooks y prototipos en sistemas de ML robustos y listos para producción.
- Implementar patrones de despliegue de modelos (batch, tiempo real o híbrido) utilizando APIs, jobs programados o arquitecturas orientadas a eventos.
- Construir y mantener feature pipelines y abstracciones de datos que permitan un comportamiento del modelo reproducible y fiable.
- Garantizar la calidad, el versionado y la trazabilidad de la información en todos los datasets y modelos.
- Optimizar los flujos de trabajo de ML y los pipelines buscando el máximo rendimiento, escalabilidad y eficiencia en costes.
- Trabajar junto a los equipos de DevOps y Plataforma para desplegar soluciones aplicando containerización y buenas prácticas de CI/CD.
- Contribuir a la definición de los estándares de Data Engineering y MLOps, participando activamente en revisiones de código, documentación y mentoring.

Requisitos:

- Sólida base en principios de ingeniería de software (OOP, SOLID, testing, Git y flujos de desarrollo colaborativo).
- Dominio avanzado de Python, incluyendo prácticas de clean code, empaquetado y diseño modular.




- Experiencia práctica construyendo pipelines de datos (ETL / ELT) utilizando frameworks basados en Python o soluciones a medida.
- Experiencia demostrable en flujos de trabajo de Machine Learning (entrenamiento, evaluación y despliegue) y prácticas de MLOps (versionado, monitorización, detección de drift y estrategias de reentrenamiento).
- Experiencia en el desarrollo de APIs REST y arquitecturas orientadas a servicios (FastAPI, Flask o similares).
- Manejo fluido de herramientas de orquestación (ej. Airflow, Prefect, Dagster).
- Experiencia con sistemas de almacenamiento de datos (bases de datos SQL/NoSQL, Data Lakes) y entornos de containers (Docker) en Cloud (AWS o Azure).
- Nivel alto de inglés y español (comunicación fluida tanto oral como escrita).

Valorable:

- Conocimientos en librerías científicas y frameworks de ML (NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow).
- Experiencia con arquitecturas de streaming o basadas en eventos.
- Experiencia desplegando y operando sistemas ML en entornos altamente regulados.
- Interés por temáticas de IA aplicada como NLP, sistemas basados en LLMs o computación científica.

Condiciones:

- Contrato indefinido y estabilidad laboral dentro de una compañía multinacional muy consolidada.
- Modelo de trabajo híbrido con horario flexible de entrada y salida.
- Ubicación en oficinas centrales y bien comunicadas en Madrid
- Importante paquete de beneficios sociales: ticket restaurante, seguro de vida y accidentes, y servicio médico.
- Acceso a un club corporativo de ventajas y ahorros.
- Fuerte apuesta por la capacitación continua a través de una plataforma de aprendizaje y formación en idiomas.
- Planes de desarrollo profesional claros y políticas sólidas de movilidad interna.

¿Te interesa? Si es así, aplica y contactaremos contigo para ampliar información.

📌 Data Engineer MLE (Madrid)
🏢 Iwantic
📍 Madrid