¿Te interesa llevar modelos de machine learning a producción de verdad, con criterios de escalabilidad, trazabilidad y negocio?En NTT DATA buscamos una persona con experiencia comoML Engineerpara incorporarse a un proyecto relevante en un cliente de Barcelona. Formarás parte de un equipo que trabaja en la industrialización de soluciones de IA, conectando desarrollo, cloud y operación para que los modelos generen impacto más allá del entorno experimental.En NTT DATA encontrarás la escala y diversidad de una compañía tecnológica global, junto con equipos cercanos que comparten conocimiento, se apoyan y buscan hacer las cosas mejor. Trabajamos en proyectos que combinan tecnología, negocio e innovación, sin conformarnos con soluciones que solo funcionan sobre el papel.Convertir soluciones de machine learning en productos fiables, desplegables y sostenibles en un ambiente Azure.Qué harás en tu día a día:Desarrollar, entrenar y evolucionar modelos de machine learning conPython .Diseñar y mantener pipelines de entrenamiento,



validación y despliegue de modelos.Trabajar con servicios cloud deMicrosoft Azure, especialmente en entornos de Azure Machine Learning.Aplicar prácticas deMLOpspara asegurar versionado, reproducibilidad, monitorización y calidad de los modelos.Colaborar con perfiles de Data Science, Data Engineering, arquitectura y negocio para llevar casos de uso a producción.Optimizar el rendimiento, la mantenibilidad y la escalabilidad de las soluciones desarrolladas.Participar en decisiones técnicas y proponer mejoras sobre herramientas, procesos y arquitectura.Al menos3 años de experienciaen desarrollo de soluciones de Machine Learning con Python.Experiencia práctica conAzurey, preferiblemente, conAzure Machine Learning .Conocimientos de ciclo de vida de modelos: entrenamiento, evaluación, despliegue y monitorización.Experiencia con herramientas y prácticas de MLOps: CI/CD, control de versiones, contenerización o automatización de pipelines.Capacidad para colaborar

📌 Ml Engineer Python (Madrid)
🏢 Ntt Data Europe & Latam
📍 Madrid