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Overview

En Capitole continuamos creciendo y queremos seguir haciéndolo contigo. Estamos en búsqueda de Machine Learning Engineers con entre 3 y 5 años de experiencia profesional desarrollando sistemas o features en producción que aprovechen técnicas de Inteligencia Artificial y Machine Learning. Buscamos personas que hayan trabajado en proyectos end-to-end, desde el diseño hasta la implementación, con un fuerte enfoque en la calidad de código y robustez del sistema. Idealmente, buscamos perfiles con enfoque en Machine Learning Engineering (MLE) por encima de Data Science tradicional, aunque consideraremos candidatos con formación en software que hayan hecho la transición reciente a AI / ML.

• 3-5 años de experiencia en roles relacionados con ML / AI en entornos productivos.
• Experiencia en implementación de modelos en producción, incluyendo aspectos como data pipelines, entrenamiento, validación y monitoreo.
• Experiencia práctica con Python y frameworks / librerías como TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Databricks.
• Conocimiento sólido en aspectos como data augmentation, bias, training pipelines.
• Buenas habilidades de comunicación, capacidad para explicar decisiones técnicas.
• Experiencia en proyectos end-to-end de machine learning y data.
• Experiencia o conocimientos en NLP, GenAI o LLMs (deseable).
• Se valorará positivamente si ha trabajado recientemente con un modelo de NLP / GenAI y puede explicarlo en detalle.

• Presupuesto de 1.200€ en formación individual para que lo utilices en lo que tú quieras (eventos tecnológicos, libros, formaciones, certificaciones etc.).
• Seguimiento con tu equipo todos los meses para tener un continuo feedback.
• Fullremote.
• Flexibilidad horaria para ayudarte a conciliar tu vida profesional / familiar.
• Seguro médico privado pagado íntegramente por Capitole.
• Retribución flexible (tickets restaurante, transporte y / o guardería).
• Wellhub (Gymforless).
• Descuentos en grandes marcas para (Club Capitole).

• Team Buildings cada dos meses. ¡No te puedes perder la fiesta de verano o la cena de Navidad!
• Equipo de fútbol patrocinado por Capitole.
• Comunidades tecnológicas para que compartas tus conocimientos e ideas con los demás equipos. ¡¡¡Compartir el conocimiento interno es fundamental!
• Por último y no menos importante un EQUIPAZO!

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En Capitole continuamos creciendo y queremos seguir haciéndolo contigo. Estamos en búsqueda de Machine Learning Engineers con entre 3 y 5 años de experiencia profesional desarrollando sistemas o features en producción que aprovechen técnicas de Inteligencia Artificial y Machine Learning . Buscamos personas que hayan trabajado en proyectos end-to-end, desde el diseño hasta la implementación, con un fuerte enfoque en la calidad de código y robustez del sistema.

Idealmente, buscamos perfiles con enfoque en Machine Learning Engineering (MLE) por encima de Data Science tradicional, aunque consideraremos candidatos con formación en software que hayan hecho la transición reciente a AI/ML.

1. 3-5 años de experiencia en roles relacionados con ML/AI en entornos productivos.
2. Experiencia en implementación de modelos en producción, incluyendo data pipelines, entrenamiento, validación y monitoreo.
3. Experiencia práctica con Python y frameworks/librerías como TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Databricks.
4. Conocimiento en data augmentation, bias, training pipelines.
5. Buenas habilidades de comunicación y capacidad para explicar decisiones técnicas.
6. Experiencia en proyectos end-to-end de machine learning y data.
7. Conocimientos en NLP, GenAI o LLMs (deseable). Se valorará experiencia reciente en modelos de NLP/GenAI y capacidad para explicarlos en detalle.

• Presupuesto de 1.200€ en formación individual (libros, eventos, certificaciones).
• Seguimiento mensual con feedback continuo.
• Trabajo full remote y flexibilidad horaria.
• Seguro médico privado pagado por Capitole.
• Retribución flexible (tickets restaurante, transporte, guardería).
• Acceso a Wellhub (Gymforless) y descuentos en marcas.
• Participación en team buildings, eventos y comunidades tecnológicas.
• Contamos con un equipo increíble .

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En Capitole continuamos creciendo y queremos seguir haciéndolo contigo. Estamos en búsqueda de Machine Learning Engineers con entre 3 y 5 años de experiencia profesional desarrollando sistemas o features en producción que aprovechen técnicas de Inteligencia Artificial y Machine Learning .

Buscamos personas que hayan trabajado en proyectos end-to-end, desde el diseño hasta la implementación, con un fuerte enfoque en la calidad de código y robustez del sistema. Idealmente, perfiles con enfoque en Machine Learning Engineering (MLE) por encima de Data Science tradicional, aunque consideraremos candidatos con formación en software que hayan hecho la transición reciente a AI/ML.

1. 3-5 años de experiencia en roles relacionados con ML/AI en entornos productivos.
2. Experiencia en implementación de modelos en producción, incluyendo data pipelines, entrenamiento, validación y monitoreo.
3. Experiencia práctica con Python y frameworks/librerías como TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Databricks.
4. Conocimiento sólido en data augmentation, bias, training pipelines.
5. Buenas habilidades de comunicación y capacidad para explicar decisiones técnicas.
6. Experiencia en proyectos end-to-end de machine learning y data.
7. Conocimientos en NLP, GenAI o LLMs (deseable). Se valorará experiencia reciente con modelos de NLP/GenAI y capacidad para explicarlos en detalle.

• Presupuesto de 1.200€ en formación individual.
• Seguimiento mensual con tu equipo para feedback continuo.
• Trabajo full remote.
• Flexibilidad horaria.
• Seguro médico privado pagado por Capitole.
• Retribución flexible (tickets restaurante, transporte, guardería).
• Wellhub (Gymforless).
• Descuentos en grandes marcas para empleados.

• Team Buildings cada dos meses (fiesta de verano, cena de Navidad).
• Equipo de fútbol patrocinado por Capitole.
• Comunidades tecnológicas para compartir conocimientos.
• Un equipo increíble para crecer profesionalmente.

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En Capitole continuamos creciendo y queremos seguir haciéndolo contigo. Estamos en búsqueda de Machine Learning Engineers con entre 3 y 5 años de experiencia profesional desarrollando sistemas o features en producción que aprovechen técnicas de Inteligencia Artificial y Machine Learning . Buscamos personas que hayan trabajado en proyectos end-to-end, desde el diseño hasta la implementación, con un fuerte enfoque en la calidad de código y robustez del sistema.

Idealmente, buscamos perfiles con enfoque en Machine Learning Engineering (MLE) por encima de Data Science tradicional, aunque consideraremos candidatos con formación en software que hayan hecho la transición reciente a AI/ML.

Requisitos clave:

• 3-5 años de experiencia en roles relacionados con ML/AI en entornos productivos.
• Experiencia en implementación de modelos en producción , incluyendo aspectos como data pipelines, entrenamiento, validación y monitoreo.
• Experiencia práctica con Python y frameworks/librerías como TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Databricks .
• Conocimiento sólido en aspectos como data augmentation, bias, training pipelines .
• Buenas habilidades de comunicación, capacidad para explicar decisiones técnicas.
• Experiencia en proyectos end-to-end de machine learning y data.
• Experiencia o conocimientos en NLP, GenAI o LLMs (deseable).
• Se valorará positivamente si ha trabajado recientemente con un modelo de NLP/GenAI y puede explicarlo en detalle.

Para ello tendrás:

• Presupuesto de 1.200€ en formación individual para que lo utilices en lo que tú quieras (eventos tecnológicos, libros, formaciones, certificaciones etc.).

• Seguimiento con tu equipo todos los meses para tener un continuo feedback.

• Flexibilidad horaria para ayudarte a conciliar tu vida profesional / familiar.

• Retribución flexible (tickets restaurante, transporte y/o guardería).

• Descuentos en grandes marcas para (Club Capitole).

Para que conozcas a toda la familia:

• Team Buildings cada dos meses. ¡No te puedes perder la fiesta de verano o la cena de Navidad!

• Comunidades tecnológicas para que compartas tus conocimientos e ideas con los demás equipos. ¡¡¡Compartir el conocimiento interno es fundamental!

• ¡Por último y no menos importante un EQUIPAZO!

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Idealmente, buscamos perfiles con enfoque en Machine Learning Engineering (MLE) por encima de Data Science tradicional, aunque consideraremos candidatos con formación en software que hayan hecho la transición reciente a AI/ML.

Requisitos clave:

• 3-5 años de experiencia en roles relacionados con ML/AI en entornos productivos.
• Experiencia en implementación de modelos en producción , incluyendo aspectos como data pipelines, entrenamiento, validación y monitoreo.
• Experiencia práctica con Python y frameworks/librerías como TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Databricks .
• Conocimiento sólido en aspectos como data augmentation, bias, training pipelines .
• Buenas habilidades de comunicación, capacidad para explicar decisiones técnicas.
• Experiencia en proyectos end-to-end de machine learning y data.
• Experiencia o conocimientos en NLP, GenAI o LLMs (deseable).
• Se valorará positivamente si ha trabajado recientemente con un modelo de NLP/GenAI y puede explicarlo en detalle.

Para ello tendrás:

• Presupuesto de 1.200€ en formación individual para que lo utilices en lo que tú quieras (eventos tecnológicos, libros, formaciones, certificaciones etc.).

• Seguimiento con tu equipo todos los meses para tener un continuo feedback.

• Flexibilidad horaria para ayudarte a conciliar tu vida profesional / familiar.

• Retribución flexible (tickets restaurante, transporte y/o guardería).

• Descuentos en grandes marcas para (Club Capitole).

Para que conozcas a toda la familia:

• Team Buildings cada dos meses. ¡No te puedes perder la fiesta de verano o la cena de Navidad!

• Comunidades tecnológicas para que compartas tus conocimientos e ideas con los demás equipos. ¡¡¡Compartir el conocimiento interno es fundamental!

• ¡Por último y no menos importante un EQUIPAZO!

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En Capitole, seguimos creciendo y queremos hacerlo contigo. Buscamos Machine Learning Engineers con entre 3 y 5 años de experiencia desarrollando sistemas o features en producción que aprovechen técnicas de Inteligencia Artificial y Machine Learning . Valoramos perfiles con experiencia en proyectos end-to-end, desde el diseño hasta la implementación, con un fuerte enfoque en la calidad de código y la robustez del sistema.

1. 3-5 años de experiencia en roles relacionados con ML/AI en entornos productivos.
2. Experiencia en implementación de modelos en producción, incluyendo data pipelines, entrenamiento, validación y monitoreo.
3. Práctica con Python y frameworks como TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Databricks.
4. Sólido conocimiento en data augmentation, bias, training pipelines.
5. Buenas habilidades de comunicación y capacidad para explicar decisiones técnicas.
6. Experiencia en proyectos end-to-end de machine learning y data.
7. Conocimientos en NLP, GenAI o LLMs (deseable). Es valorado si ha trabajado recientemente con modelos de NLP/GenAI y puede explicarlos en detalle.

• Presupuesto de 1.200€ en formación individual.
• Seguimiento mensual con tu equipo para feedback continuo.
• Trabajo 100% remoto.
• Flexibilidad horaria para conciliar vida profesional y familiar.
• Seguro médico privado pagado por Capitole.
• Retribución flexible (tickets restaurante, transporte, guardería).
• Wellhub (Gymforless).
• Descuentos en grandes marcas para empleados.

• Team Buildings cada dos meses, incluyendo fiestas y cenas.
• Equipo de fútbol patrocinado por Capitole.
• Comunidades tecnológicas para compartir conocimientos.
• ¡Y un gran equipo!

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Idealmente, buscamos perfiles con enfoque en Machine Learning Engineering (MLE) por encima de Data Science tradicional, aunque consideraremos candidatos con formación en software que hayan hecho la transición reciente a AI/ML.

Requisitos clave:

• 3-5 años de experiencia en roles relacionados con ML/AI en entornos productivos.
• Experiencia en implementación de modelos en producción , incluyendo aspectos como data pipelines, entrenamiento, validación y monitoreo.
• Experiencia práctica con Python y frameworks/librerías como TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Databricks .
• Conocimiento sólido en aspectos como data augmentation, bias, training pipelines .
• Buenas habilidades de comunicación, capacidad para explicar decisiones técnicas.
• Experiencia en proyectos end-to-end de machine learning y data.
• Experiencia o conocimientos en NLP, GenAI o LLMs (deseable).
• Se valorará positivamente si ha trabajado recientemente con un modelo de NLP/GenAI y puede explicarlo en detalle.

Para ello tendrás:

• Presupuesto de 1.200€ en formación individual para que lo utilices en lo que tú quieras (eventos tecnológicos, libros, formaciones, certificaciones etc.).

• Seguimiento con tu equipo todos los meses para tener un continuo feedback.

• Flexibilidad horaria para ayudarte a conciliar tu vida profesional / familiar.

• Retribución flexible (tickets restaurante, transporte y/o guardería).

• Descuentos en grandes marcas para (Club Capitole).

Para que conozcas a toda la familia:

• Team Buildings cada dos meses. ¡No te puedes perder la fiesta de verano o la cena de Navidad!

• Comunidades tecnológicas para que compartas tus conocimientos e ideas con los demás equipos. ¡¡¡Compartir el conocimiento interno es fundamental!

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Idealmente, buscamos perfiles con enfoque en Machine Learning Engineering (MLE) por encima de Data Science tradicional, aunque consideraremos candidatos con formación en software que hayan hecho la transición reciente a AI/ML.

Requisitos clave:

• 3-5 años de experiencia en roles relacionados con ML/AI en entornos productivos.
• Experiencia en implementación de modelos en producción , incluyendo aspectos como data pipelines, entrenamiento, validación y monitoreo.
• Experiencia práctica con Python y frameworks/librerías como TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Databricks .
• Conocimiento sólido en aspectos como data augmentation, bias, training pipelines .
• Buenas habilidades de comunicación, capacidad para explicar decisiones técnicas.
• Experiencia en proyectos end-to-end de machine learning y data.
• Experiencia o conocimientos en NLP, GenAI o LLMs (deseable).
• Se valorará positivamente si ha trabajado recientemente con un modelo de NLP/GenAI y puede explicarlo en detalle.

Para ello tendrás:

• Presupuesto de 1.200€ en formación individual para que lo utilices en lo que tú quieras (eventos tecnológicos, libros, formaciones, certificaciones etc.).

• Seguimiento con tu equipo todos los meses para tener un continuo feedback.

• Flexibilidad horaria para ayudarte a conciliar tu vida profesional / familiar.

• Retribución flexible (tickets restaurante, transporte y/o guardería).

• Descuentos en grandes marcas para (Club Capitole).

Para que conozcas a toda la familia:

• Team Buildings cada dos meses. ¡No te puedes perder la fiesta de verano o la cena de Navidad!

• Comunidades tecnológicas para que compartas tus conocimientos e ideas con los demás equipos. ¡¡¡Compartir el conocimiento interno es fundamental!

• ¡Por último y no menos importante un EQUIPAZO!

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Buscamos personas que hayan trabajado en proyectos end-to-end, desde el diseño hasta la implementación, con un fuerte enfoque en la calidad de código y robustez del sistema. Idealmente, perfiles con enfoque en Machine Learning Engineering (MLE) por encima de Data Science tradicional, aunque consideraremos candidatos con formación en software que hayan hecho la transición reciente a AI/ML.

1. 3-5 años de experiencia en roles relacionados con ML/AI en entornos productivos.
2. Experiencia en implementación de modelos en producción, incluyendo data pipelines, entrenamiento, validación y monitoreo.
3. Experiencia práctica con Python y frameworks/librerías como TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Databricks.
4. Conocimiento en data augmentation, bias, training pipelines.
5. Buenas habilidades de comunicación y capacidad para explicar decisiones técnicas.
6. Experiencia en proyectos end-to-end de machine learning y data.
7. Conocimientos en NLP, GenAI o LLMs (deseable). Se valorará experiencia reciente con modelos de NLP/GenAI y capacidad para explicarlos en detalle.

• Presupuesto de 1.200€ en formación individual.
• Seguimiento mensual con feedback.
• Trabajo full remote y flexibilidad horaria.
• Seguro médico privado pagado por Capitole.
• Retribución flexible (tickets restaurante, transporte, guardería).
• Wellhub (Gymforless) y descuentos en grandes marcas.
• Team Buildings cada dos meses, equipo de fútbol patrocinado, comunidades tecnológicas para compartir conocimientos, y un equipo motivado y colaborativo.

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