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WhatJobs Direct
, una empresa líder en innovación tecnológica, está buscando un
Ingeniero de Machine Learning Escalable
para unirse a su equipo en
Tarragona, Catalonia
.
Este rol es crucial para diseñar, implementar y optimizar sistemas de machine learning que puedan manejar grandes volúmenes de datos y altas cargas de trabajo.
Serás responsable de asegurar que nuestros modelos de IA no solo sean precisos, sino también eficientes y escalables para su despliegue en producción.
Si tienes una sólida formación en ingeniería de software y experiencia en la optimización de pipelines de ML, te invitamos a postularte.
Diseñar e implementar arquitecturas de ML escalables para el entrenamiento y la inferencia.
Optimizar algoritmos y modelos de machine learning para un rendimiento eficiente.
Desarrollar pipelines de datos robustos y automatizados para el procesamiento de grandes volúmenes de datos.
Colaborar con científicos de datos para desplegar modelos en entornos de producción.
Gestionar y monitorizar el rendimiento de los sistemas de ML en producción.
Investigar y aplicar técnicas para la escalabilidad del ML, como el entrenamiento distribuido.
Asegurar la fiabilidad, mantenibilidad y observabilidad de las soluciones de ML.
Participar en revisiones de código y contribuir a las mejores prácticas de ingeniería.
Título universitario en Ciencias de la Computación, Ingeniería o un campo técnico relacionado.




Experiencia probada en ingeniería de software, con un enfoque en sistemas de machine learning.
Experiencia práctica en la construcción de pipelines de ML escalables.
Dominio de Python y bibliotecas de ML (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
Conocimiento de herramientas para el manejo de big data (Spark, Hadoop).
Experiencia con plataformas cloud (AWS, Azure, GCP) y sus servicios de ML.
Familiaridad con prácticas de MLOps y CI/CD.
Capacidad para resolver problemas complejos y optimizar el rendimiento del sistema.
Buenas habilidades de comunicación.
Acerca del Puesto
WhatJobs Direct
, una empresa líder en innovación tecnológica, está buscando un
Ingeniero de Machine Learning Escalable
para unirse a su equipo en
Tarragona, Catalonia
.
Este rol es crucial para diseñar, implementar y optimizar sistemas de machine learning que puedan manejar grandes volúmenes de datos y altas cargas de trabajo.
Serás responsable de asegurar que nuestros modelos de IA no solo sean precisos, sino también eficientes y escalables para su despliegue en producción.
Si tienes una sólida formación en ingeniería de software y experiencia en la optimización de pipelines de ML,



te invitamos a postularte.
Responsabilidades Clave
Diseñar e implementar arquitecturas de ML escalables para el entrenamiento y la inferencia.
Optimizar algoritmos y modelos de machine learning para un rendimiento optimizado.
Desarrollar pipelines de datos robustos y automatizados para el procesamiento de grandes volúmenes de datos.
Colaborar con científicos de datos para desplegar modelos en entornos de producción.
Gestionar y monitorizar el rendimiento de los sistemas de ML en producción.
Investigar y aplicar técnicas para la escalabilidad del ML, como el entrenamiento distribuido.
Asegurar la fiabilidad, mantenibilidad y observabilidad de las soluciones de ML.
Participar en revisiones de código y contribuir a las mejores prácticas de ingeniería.
Requisitos
Título universitario en Ciencias de la Computación, Ingeniería o un campo técnico relacionado.
Experiencia probada en ingeniería de software, con un enfoque en sistemas de machine learning.
Experiencia práctica en la construcción de pipelines de ML escalables.
Dominio de Python y bibliotecas de ML (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
Conocimiento de herramientas para el manejo de big data (Spark, Hadoop).
Experiencia con plataformas cloud (AWS, Azure, GCP) y sus servicios de ML.
Familiaridad con prácticas de MLOps y CI/CD.
Capacidad para resolver problemas complejos y optimizar el rendimiento del sistema.
Buenas habilidades de comunicación.
Beneficios
Sal
#J-*-Ljbffr

📌 Remote Genai Ml Engineer (Tarragona)
🏢 Mindrift
📍 Tarragona