En Aristocrat, estamos impulsando la tecnología del sector del gaming mediante soluciones modernas y potentes. Nuestra misión es llevar alegría a la vida a través del juego. Valoramos la colaboración, la creatividad y un fuerte compromiso con la excelencia.Este puesto dará soporte principalmente al área de Machine Learning de nuestra unidad de negocio Product Madness, una empresa tecnológica especializada en juegos móviles de casino social.Buscamos un/aIngeniero/a de Machine Learningpara unirse a nuestro equipo deMLOpsy reforzar nuestras capacidades de modelado. Serás responsable de los modelos de Machine Learning de principio a fin, desde los datos y la experimentación hasta su puesta en producción, y contribuirás a desarrollar una cultura sólida de monitorización y experimentación que garantice que nuestros modelos sigan siendo fiables y estén alineados con las necesidades del negocio a lo largo del tiempo.Tu trabajo tendrá un impacto real en nuestros productos y en la experiencia de nuestros jugadores.Qué harásDiseñar, entrenar, evaluar y reentrenar modelos de Machine Learning, con especial énfasis ensistemas de recomendación, para dar soporte a funcionalidades de los juegos, mejorar la experiencia de los jugadores y optimizar la eficiencia operativa.Liderar el diseño de la monitorización del rendimiento de nuestros modelos: definir qué métricas y aspectos deben supervisarse (drift, calidad de los datos, degradación del rendimiento), establecer umbrales y determinar qué significa que un modelo siga siendo fiable desde una perspectiva de negocio.Ayudar a establecer una cultura sólida de experimentación mediante el versionado de modelos y el seguimiento de experimentos con herramientas comoMLflowoWeights & Biases, garantizando que los experimentos sean reproducibles y que las distintas versiones de los modelos puedan compararse y promoverse fácilmente.Contribuir al desarrollo de una cultura de gobernanza de modelos: definir cómo se promueven los modelos a producción y establecer las bases del proceso de comunicación y colaboración entre los equipos de MLOps y Data Science.Crear plantillas y estructuras reutilizables, comoCookiecutter, para estandarizar la forma en que el equipo de Data Science estructura, entrega y comunica sus modelos y experimentos.Construir pipelines robustos de entrenamiento y feature engineering, y desarrollar código limpio y preparado para producción enPython y SQL .Explorar y contribuir a proyectos en fases iniciales relacionados conLLMs, RAG y Agentic AIcuando aporten valor,



como complemento del puesto y no como su responsabilidad principal.Desarrollar interfaces sencillas, por ejemplo conStreamlit, para acercar las capacidades de Machine Learning a usuarios no técnicos cuando resulte útil.Colaborar con equipos de Producto, Datos e Ingeniería, comunicando de manera clara los resultados, las limitaciones y las recomendaciones tanto a audiencias técnicas como de negocio.Qué buscamosMás de4 años de experienciaaplicando Machine Learning a problemas reales, desde el tratamiento de datos hasta el despliegue de modelos.Experiencia demostrable consistemas de recomendación—como collaborative filtering, ranking o técnicas similares— aplicados a productos reales.Sólidos conocimientos dePythony experiencia práctica con librerías de Machine Learning comoscikit-learn, PyTorch/TensorFlow, XGBoosto similares.Sólidos conocimientos deSQLy experiencia trabajando con grandes data warehouses.Experiencia práctica con herramientas de seguimiento de experimentos y/o registros de modelos, comoMLflow, Weights & Biaseso equivalentes.Experiencia diseñando o contribuyendo a sistemas demonitorización y seguimiento del rendimiento de modelos en producción .Experiencia trabajando con plataformas cloud comoGCP, AWS o Azure, así como conDocker y Airflow .Una sólida base analítica, con formación en un área cuantitativa como matemáticas, física, informática o ingeniería, o experiencia profesional equivalente.Se valoraráExperiencia conSnowflakeu otros data warehouses similares en la nube.Experiencia práctica desarrollando aplicaciones conIA generativa (LLMs), incluida la integración mediante APIs.Interés o experiencia inicial con sistemasRAG, ya sea mediante prototipos, proyectos personales o experiencia profesional.Interés o familiaridad con conceptos o frameworks deAgentic AI, como LangChain Agents o CrewAI.Capacidad para desarrollar interfaces de usuario sencillas, por ejemplo conStreamlit, que permitan acercar los modelos de Machine Learning a otros equipos.¿Por qué Aristocrat?Aristocrat es una empresa líder mundial en contenido y tecnología para la industria del gaming,



así como uno de los principales publishers de juegos móviles free-to-play. Aristocrat cuenta con tres unidades de negocio que abarcan el gaming regulado presencial ( Aristocrat Gaming ), el casino social ( Product Madness ) y el gaming online regulado con dinero real ( Aristocrat Interactive ).Nuestro equipo, formado por más de7.300 empleados en todo el mundo, comparte una misma misión: llevar alegría a la vida a través del poder del juego.Ofrecemos un excelente rendimiento a nuestros clientes B2B y llevamos entretenimiento a millones de personas que disfrutan de nuestros juegos de casino y juegos móviles. Y aunque nos centramos en crear experiencias divertidas, nunca olvidamos nuestras responsabilidades.Nos esforzamos por liderar el camino en materia dejuego responsabley por elevar continuamente nuestros estándares de gobierno corporativo, bienestar de los empleados y sostenibilidad. Somos una empresa diversa, unida por valores compartidos y por una misión inspiradora: llevar alegría a la vida a través del poder del juego.Expectativas de viajeSe requiere una disponibilidad mínima para viajar, de hasta un5 % .Información adicionalDependiendo de las características de tu puesto, es posible que debas registrarte ante laNevada Gaming Control Board (NGCB)y/o ante otros organismos reguladores de las jurisdicciones de gaming en las que operamos.Esta descripción del puesto puede haber sido revisada y optimizada mediante herramientas de inteligencia artificial con el fin de mejorar su claridad, coherencia e inclusión. En cualquier caso, todo el contenido final, los requisitos del puesto y las decisiones de contratación están sujetos a la revisión y aprobación de Aristocrat.Filosofía de compensaciónOfrecemos un paquete integral de remuneración y beneficios diseñado para seguir siendo competitivo en el mercado, apoyar tu bienestar y reconocer tu contribución a nuestro éxito. Nuestro enfoque se basa en una filosofía de remuneración por desempeño, recompensando el impacto individual. Tu paquete de compensación específico se determinará en función de factores como tus habilidades, experiencia, cualificaciones y ubicación.Bonificaciones e incentivos anualesbeneficios de salud y bienestartiempo libre remuneradoplanes de jubilacióncobertura de segurosotros incentivos locales o establecidos por la legislación aplicableLos detalles específicos sobre la compensación y los beneficios para este puesto se tratarán durante el proceso de selección.#J-18808-Ljbffr

📌 Ml Engineer (Madrid)
🏢 Aristocrat
📍 Madrid