para participar en la evolución e industrialización de una plataforma de Machine Learning y forecasting en un ambiente internacional.
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.
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, sus 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.
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 desarrollo profesional y crecimiento dentro de 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.