En
decisiOM.ai
desarrollamos software para la orquestación de decisiones. Nuestra plataforma ayuda a las organizaciones a gobernar las decisiones que toman sus sistemas, garantizando que cada acción automatizada sea trazable, consistente y explicable. Nuestra tecnología es independiente de la plataforma y se adapta a distintos sectores, en cualquier contexto donde las decisiones deban automatizarse y, al mismo tiempo, ser auditables y responsables.

Buscamos
Machine Learning Engineers
con sólida experiencia en el
desarrollo, despliegue y orquestación de modelos predictivos y de decisión
, así como en su integración en procesos de negocio reales. El objetivo es garantizar soluciones escalables, confiables y orientadas a generar valor medible para el negocio.

Responsabilidades
Diseñar, desarrollar y optimizar modelos de Machine Learning para resolver problemas de negocio.
Implementar modelos de decisión para evaluar escenarios, generar recomendaciones y automatizar acciones.
Desarrollar y administrar pipelines para la ejecución, integración y orquestación de modelos.




Gestionar el entrenamiento, la validación, el despliegue y el monitoreo de modelos en entornos productivos.
Integrar soluciones de Machine Learning mediante APIs, microservicios y plataformas en la nube.
Aplicar prácticas de MLOps para el control de versiones, monitoreo y gestión del ciclo de vida de los modelos.
Evaluar el desempeño de los modelos mediante métricas técnicas y de negocio.
Colaborar con los equipos de Data Science, Data Engineering y áreas de negocio para desarrollar soluciones escalables.

Requisitos técnicos
Lenguajes de programación:
Python y SQL.
Machine Learning:
Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, TensorFlow o PyTorch.
Modelado de decisiones:
Árboles de decisión, analítica predictiva, optimización y análisis de escenarios.
Orquestación:
Apache Airflow, Prefect, Dagster o herramientas equivalentes.
MLOps:
MLflow, pipelines de Machine Learning, CI/CD, monitoreo

📌 Machine Learning Engineer – Decision Modeling Madrid
🏢 decisiOM.ai
📍 Madrid