En agap2 buscamos un/a Machine Learning Platform & Forecasting Architect para participar en la evolución e industrialización de una plataforma de Machine Learning y forecasting en un entorno internacional. ¿Qué harás?
• Diseñar la arquitectura técnica y contribuir a la evolución de la plataforma de Machine Learning.
• Liderar la migración, adaptación e industrialización de modelos de forecasting existentes.
• Definir soluciones para ejecutar modelos predictivos de forma escalable y automatizada.
• Gestionar portfolios de modelos, incluyendo su versionado y mantenimiento.
• Impulsar prácticas de MLOps y procesos CI/CD.
• Colaborar con equipos internacionales en inglés en reuniones y conversaciones técnicas. ¿Qué buscamos?
• Experiencia en Machine Learning Engineering, MLOps, ML Platform Engineering o arquitectura de soluciones de Machine Learning.
• Dominio avanzado de Python.
• Experiencia sólida en MLOps e industrialización de modelos de Machine Learning.
• Experiencia práctica con MLflow y Snowflake.
• Experiencia con Docker y contenerización de aplicaciones y modelos.
• Conocimientos de GitHub Actions y procesos CI/CD.




• Conocimientos avanzados de Time Series Forecasting y de arquitecturas para ejecutar modelos predictivos a escala.
• Experiencia gestionando portfolios de modelos de Machine Learning, su versionado y mantenimiento.
• Capacidad para diseñar arquitecturas técnicas y tomar decisiones sobre la evolución de plataformas ML.
• Inglés técnico comunicativo para colaborar con equipos internacionales. ¿Qué ofrecemos?
• Posición estable con contratación indefinida
• Modalidad de trabajo 100 % remota.
• Participación en un proyecto internacional de evolución e industrialización de una plataforma de Machine Learning.
• Entorno orientado a la innovación, la mejora continua y las buenas prácticas.
• Oportunidades de crecimiento profesional y crecimiento dentro de agap2. Si te interesa esta oportunidad, inscríbete y súmate a agap2 Agap2 ofrece igualdad de oportunidades y garantiza un proceso de selección basado en criterios objetivos, valorando las competencias, experiencia y capacidades de cada candidatura, sin discriminación por razón de género, edad, nacionalidad, discapacidad, orientación sexual, identidad de género o cualquier otra circunstancia personal o social.

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