880 Ofertas de Ingenieros de Machine Learning en España
Machine Learning Engineer (Deep Learning, NLP, LLMs)
Publicado hace 5 días
Trabajo visto
Descripción Del Trabajo
We are seeking a highly skilled Machine Learning Engineer with expertise in Deep Learning, Natural Language Processing (NLP), and Large Language Models (LLMs). You will be responsible for designing, building, and deploying advanced ML models and pipelines, ensuring scalability, performance, and production readiness. The ideal candidate has strong research knowledge combined with hands-on engineering skills to deliver intelligent, enterprise-grade AI solutions.
DetailsLocation: Remote in EU
Employment Type: Full-Time, B2B Contract
Start Date: ASAP
Language Requirements: Fluent English
- Design, develop, and optimize ML models with a focus on deep learning, NLP, and LLM-based applications.
- Build scalable pipelines for training, fine-tuning, evaluation, and deployment of models.
- Work with frameworks such as PyTorch, TensorFlow, and Hugging Face Transformers.
- Fine-tune and adapt pre-trained LLMs (GPT, BERT, LLaMA, etc.) for domain-specific tasks.
- Develop solutions for text classification, summarization, embeddings, RAG, and conversational AI.
- Ensure model scalability, robustness, and low-latency performance in production environments.
- Collaborate with data engineers to prepare and optimize large-scale datasets.
- Implement MLOps practices (CI/CD, monitoring, retraining, governance).
- Participate in code reviews, documentation, and technical knowledge sharing.
- 5+ years of experience in machine learning, with at least 3+ years focused on deep learning/NLP.
- Strong expertise in PyTorch or TensorFlow, and NLP frameworks (Hugging Face, spaCy, NLTK).
- Hands-on experience with LLMs (GPT, T5, LLaMA, Falcon, etc.), fine-tuning and prompt engineering.
- Proficiency in Python and libraries (NumPy, Pandas, Scikit-learn).
- Experience with MLOps tools (MLflow, Kubeflow, SageMaker, Vertex AI, or Azure ML).
- Strong understanding of transformer architectures, embeddings, and attention mechanisms.
- Familiarity with cloud platforms (AWS, Azure, GCP) for ML deployment.
- Excellent problem-solving and debugging skills.
- Experience with vector databases (Pinecone, Weaviate, Milvus) for semantic search.
- Knowledge of retrieval-augmented generation (RAG) pipelines.
- Exposure to multimodal ML (text + image/audio/video).
- Contributions to open-source ML/NLP projects.
- Advanced degree (MSc/PhD) in Computer Science, AI, or related field.
- Industry background in fintech, healthcare, telecom, or e-commerce.
Científico/a de Datos - Machine Learning / Deep Learning
Hoy
Trabajo visto
Descripción Del Trabajo
¿Te apasiona la inteligencia artificial y quieres aplicar tu talento en un sector que literalmente mantiene el mundo conectado? Buscamos un científico de datos especializado en IA para liderar la próxima generación de innovaciones en gestión de tráfico aéreo. Si eres de esos profesionales que disfrutan resolviendo problemas complejos con impacto real, esta oportunidad es para ti.
Perfil técnico requerido
Formación académica
Titulación superior en informática, telecomunicaciones, ingeniería de software, física o matemáticas. Valoramos especialmente perfiles con formación avanzada (máster o doctorado) en áreas relacionadas con inteligencia artificial o ciencia de datos.
Competencias técnicas esenciales
Buscamos tanto profesionales polivalentes con conocimientos transversales como especialistas con dominio profundo en áreas específicas. No es necesario dominar todas las técnicas mencionadas, sino destacar en al menos una de las siguientes áreas:
Programación y desarrollo
- Dominio avanzado de Python como lenguaje principal (imprescindible)
- Manejo experto de bibliotecas fundamentales: NumPy , pandas , scikit-learn , SciPy y matplotlib
Machine learning tradicional
- Experiencia sólida en algoritmos de machine learning clásico
- Conocimiento profundo de scikit-learn y técnicas de validación
- Experiencia en feature engineering y selección de modelos
Deep learning
- Conocimiento de los principales frameworks: TensorFlow , PyTorch y Keras
- Arquitecturas de redes neuronales: Transformer , RNN , LSTM y GRU
- Redes convolucionales (CNN) para procesamiento de imágenes
- Redes generativas adversarias (GANs) y autoencoders
- Técnicas de regularización y optimización avanzadas
Procesamiento de lenguaje natural y LLMs
- Experiencia con Hugging Face Transformers y spaCy
- Conocimiento de modelos de lenguaje grandes (LLMs) como GPT, BERT y sus variantes
- Técnicas de fine-tuning y prompt engineering
- Bibliotecas especializadas: NLTK , Gensim y transformers
Herramientas de despliegue y producción
- Experiencia con plataformas de MLOps como Kubeflow y BentoML
- Conocimiento de contenedores y orquestación (Docker, Kubernetes)
- Familiaridad con servicios cloud (AWS, Azure, GCP)
- Herramientas de versionado de modelos como MLflow y DVC
Procesamiento de datos especializados
- Bibliotecas de procesamiento de imágenes: OpenCV , Pillow , scikit-image
- Herramientas de web scraping como Scrapy para extracción de datos
- Experiencia en análisis de datos textuales y series temporales con statsmodels y Prophet
Competencias profesionales
Habilidades analíticas y técnicas
- Capacidad excepcional para resolver problemas complejos de forma autónoma
- Pensamiento analítico estructurado y orientado a resultados
- Experiencia en optimización de algoritmos y métricas de evaluación de modelos
Experiencia investigadora
- Se valorará especialmente la experiencia en investigación y desarrollo de soluciones innovadoras
- Publicaciones en conferencias y revistas de relevancia científica en el ámbito de IA, machine learning o áreas afines
- Participación en proyectos de investigación y colaboraciones académico-industriales
- Experiencia en predicción de trayectorias y modelado de sistemas complejos
Comunicación
- Nivel avanzado de inglés escrito y hablado (imprescindible)
- Capacidad para comunicar resultados técnicos a audiencias diversas
- Experiencia en redacción de publicaciones científicas y técnicas
Experiencia valorada en el sector aeronáutico
Aunque no es imprescindible, valoramos especialmente candidatos con conocimiento en:
- Gestión de tráfico aéreo (ATM) y sus desafíos operacionales
- Simuladores aeronáuticos como BlueSky y simuladores ATC
- Optimización de trayectorias de aeronaves y predicción de rutas
- Bases de datos aeronáuticas y estándares del sector
- Tratamiento de imágenes de vigilancia de alta resolución
- Análisis de datos operacionales aeroportuarios
- Aplicación de NLP para análisis de comunicaciones aire-tierra y documentación técnica
Lo que ofrecemos
Impacto profesional
Tendrás la oportunidad de definir las próximas innovaciones que transformarán el control de tráfico aéreo mundial. Tus algoritmos y modelos contribuirán directamente a hacer los cielos más seguros y eficientes.
Ambiente de trabajo
- Equipo multidisciplinar de alto rendimiento
- Cultura de innovación y experimentación continua
- Acceso a tecnologías de vanguardia y datasets únicos
- Flexibilidad para proponer y liderar iniciativas propias
Desarrollo profesional
- Crecimiento en un sector tecnológico puntero
- Formación continua en las últimas tendencias de IA y LLMs
- Apoyo para publicaciones científicas y participación en congresos internacionales
- Mentoría con expertos reconocidos internacionalmente
- Oportunidades de colaboración con centros de investigación
¿Estás listo para que tu carrera despegue hacia nuevas alturas? Si reconoces tu perfil en esta descripción y quieres formar parte de un equipo que está redefiniendo el futuro de la aviación, nos encantaría conocerte. Envía tu candidatura y cuéntanos cómo tu experiencia puede contribuir a revolucionar el control de tráfico aéreo.
El futuro del transporte aéreo se construye hoy. ¿Te sumas al equipo?
Nuestro compromiso es promover ambientes de trabajo en los que se trate con respeto y dignidad a las personas, procurando el desarrollo profesional de la plantilla y garantizando la igualdad de oportunidades en su selección, formación y promoción ofreciendo un entorno de trabajo libre de cualquier discriminación por motivo de género, edad, discapacidad, orientación sexual, identidad o expresión de género, religión, etnia, estado civil o cualquier otra circunstancia personal o social.
¡INDRA es empresa Top Employer 2025! Incorpórate a una empresa certificada como una de las mejores empresas empleadoras de España, gracias a nuestra gestión integral de RRHH y a las condiciones para nuestros profesionales.
Científico / a de Datos – Machine Learning / Deep Learning
Ayer
Trabajo visto
Descripción Del Trabajo
¿Te apasiona la inteligencia artificial y quieres aplicar tu talento en un sector que literalmente mantiene el mundo conectado? Buscamos un científico de datos especializado en IA para liderar la próxima generación de innovaciones en gestión de tráfico aéreo. Si eres de esos profesionales que disfrutan resolviendo problemas complejos con impacto real, esta oportunidad es para ti.
Perfil técnico requeridoTitulación superior en informática, telecomunicaciones, ingeniería de software, física o matemáticas. Valoramos especialmente perfiles con formación avanzada (máster o doctorado) en áreas relacionadas con inteligencia artificial o ciencia de datos.
Formación académicaTitulación superior en informática, telecomunicaciones, ingeniería de software, física o matemáticas. Valoramos especialmente perfiles con formación avanzada (máster o doctorado) en áreas relacionadas con inteligencia artificial o ciencia de datos.
Competencias técnicas esencialesBuscamos tanto profesionales polivalentes con conocimientos transversales como especialistas con dominio profundo en áreas específicas. No es necesario dominar todas las técnicas mencionadas, sino destacar en al menos una de las siguientes áreas :
Programación y desarrollo- Dominio avanzado de Python como lenguaje principal (imprescindible)
- Manejo experto de bibliotecas fundamentales : NumPy , pandas , scikit-learn , SciPy y matplotlib
- Experiencia sólida en algoritmos de machine learning clásico
- Conocimiento profundo de scikit-learn y técnicas de validación
- Experiencia en feature engineering y selección de modelos
- Conocimiento de los principales frameworks : TensorFlow , PyTorch y Keras
- Arquitecturas de redes neuronales : Transformer , RNN , LSTM y GRU
- Redes convolucionales (CNN) para procesamiento de imágenes
- Redes generativas adversarias (GANs) y autoencoders
- Técnicas de regularización y optimización avanzadas
- Experiencia con Hugging Face Transformers y spaCy
- Conocimiento de modelos de lenguaje grandes (LLMs) como GPT, BERT y sus variantes
- Técnicas de fine-tuning y prompt engineering
- Bibliotecas especializadas : NLTK , Gensim y transformers
- Experiencia con plataformas de MLOps como Kubeflow y BentoML
- Conocimiento de contenedores y orquestación (Docker, Kubernetes)
- Familiaridad con servicios cloud (AWS, Azure, GCP)
- Herramientas de versionado de modelos como MLflow y DVC
- Bibliotecas de procesamiento de imágenes : OpenCV , Pillow , scikit-image
- Herramientas de web scraping como Scrapy para extracción de datos
- Experiencia en análisis de datos textuales y series temporales con statsmodels y Prophet
Competencias profesionales
Habilidades analíticas y técnicas- Capacidad excepcional para resolver problemas complejos de forma autónoma
- Pensamiento analítico estructurado y orientado a resultados
- Experiencia en optimización de algoritmos y métricas de evaluación de modelos
- Se valorará especialmente la experiencia en investigación y desarrollo de soluciones innovadoras
- Publicaciones en conferencias y revistas de relevancia científica en el ámbito de IA, machine learning o áreas afines
- Participación en proyectos de investigación y colaboraciones académico-industriales
- Experiencia en predicción de trayectorias y modelado de sistemas complejos
- Nivel avanzado de inglés escrito y hablado (imprescindible)
- Capacidad para comunicar resultados técnicos a audiencias diversas
- Experiencia en redacción de publicaciones científicas y técnicas
Aunque no es imprescindible, valoramos especialmente candidatos con conocimiento en :
- Gestión de tráfico aéreo (ATM) y sus desafíos operacionales
- Simuladores aeronáuticos como BlueSky y simuladores ATC
- Optimización de trayectorias de aeronaves y predicción de rutas
- Bases de datos aeronáuticas y estándares del sector
- Tratamiento de imágenes de vigilancia de alta resolución
- Análisis de datos operacionales aeroportuarios
- Aplicación de NLP para análisis de comunicaciones aire-tierra y documentación técnica
Tendrás la oportunidad de definir las próximas innovaciones que transformarán el control de tráfico aéreo mundial. Tus algoritmos y modelos contribuirán directamente a hacer los cielos más seguros y eficientes.
Ambiente de trabajo- Equipo multidisciplinar de alto rendimiento
- Cultura de innovación y experimentación continua
- Acceso a tecnologías de vanguardia y datasets únicos
- Flexibilidad para proponer y liderar iniciativas propias
- Crecimiento en un sector tecnológico puntero
- Formación continua en las últimas tendencias de IA y LLMs
- Apoyo para publicaciones científicas y participación en congresos internacionales
- Mentoría con expertos reconocidos internacionalmente
- Oportunidades de colaboración con centros de investigación
¿Estás listo para que tu carrera despegue hacia nuevas alturas? Si reconoces tu perfil en esta descripción y quieres formar parte de un equipo que está redefiniendo el futuro de la aviación, nos encantaría conocerte. Envía tu candidatura y cuéntanos cómo tu experiencia puede contribuir a revolucionar el control de tráfico aéreo.
El futuro del transporte aéreo se construye hoy. ¿Te sumas al equipo?
Nuestro compromiso es promover ambientes de trabajo en los que se trate con respeto y dignidad a las personas, procurando el desarrollo profesional de la plantilla y garantizando la igualdad de oportunidades en su selección, formación y promoción ofreciendo un entorno de trabajo libre de cualquier discriminación por motivo de género, edad, discapacidad, orientación sexual, identidad o expresión de género, religión, etnia, estado civil o cualquier otra circunstancia personal o social.
¡INDRA es empresa Top Employer 2025! Incorpórate a una empresa certificada como una de las mejores empresas empleadoras de España, gracias a nuestra gestión integral de RRHH y a las condiciones para nuestros profesionales.
#J-18808-LjbffrSenior AI Engineer – GenAI / Machine Learning / Deep Learning
Publicado hace 2 días
Trabajo visto
Descripción Del Trabajo
¿Quiénes somos?
Nuestro Propósito - Reinventar la forma de hacer Consultoría
NFQ Advisory Services - NWorld somos un ecosistema de compañías especializada en Negocio, Tecnología y Operaciones, que busca cubrir toda la cadena de valor del negocio de nuestros Clientes.
Las Personas que componemos NWorld compartimos una misma meta :
Hacer nuestros los Retos a los que se enfrentan nuestros Clientes.
Los pilares en los que se apoya nuestro Compromiso son :
- Búsqueda continua de Especialización. Sabemos de lo que hablamos.
- Absorber la Tecnología dentro de nuestro ADN. Entendemos la tecnología como parte del Negocio.
- La Innovación en lo que hacemos. Siempre un paso más allá.
- Las Personas en el centro, somos una empresa de personas, hecha de personas y orientada a las personas.
- Conócenos más en https : / / n.world /
¿Qué buscamos?
Buscamos a alguien con curiosidad y ganas de seguir creciendo para desarrollar modelos de IA avanzados y llevarlos a producción. Te integrarás en un equipo que combina perfiles de ingeniería y funcionales para resolver problemas complejos con Machine Learning (ML), Deep Learning y Generative AI. Si te motiva convertir datos en soluciones reales que aportan valor, este es tu sitio.
Responsabilidades- Desarrollo de modelos de ML y Deep Learning : Analizar conjuntos de datos complejos y construir modelos para resolver problemas de negocio.
- Implementación de soluciones GenAI : Diseñar y desplegar aplicaciones basadas en LLMs y otras tecnologías generativas. Esto incluye arquitecturas multi‑agente, estrategias de prompt engineering y sistemas RAG (retrieval‑augmented generation) integrados con bases de datos de grafos.
- Puesta en producción y MLOps : Preparar datos, entrenar modelos, realizar inferencias y monitorizar su rendimiento. Trabajar con herramientas de MLOps / LLMOps para industrializar los modelos en entornos cloud u on‑prem.
- Colaboración con ingeniería y DevOps : Colaborar estrechamente con ingenieros de software y equipos de DevOps para integrar los modelos en APIs o microservicios y asegurar su escalabilidad y calidad, incluyendo la colaboración para el despliegue sin necesidad de conocimientos profundos en contenedores.
- Exploración y evaluación de tecnologías : Evaluar marcos de trabajo, modelos y librerías (LLMs, GANs, VAEs, diffusion models) para seleccionar la mejor solución. Mantenerse al día de las últimas técnicas y herramientas en ciencia de datos y GenAI.
- Participación en el ciclo completo de datos : tomar parte en sesiones de descubrimiento analítico con clientes, traducir requisitos de negocio en soluciones técnicas, documentar experimentos y compartir conocimientos para crear activos reutilizables.
- Comunicación y presentación de resultados : Explicar de manera clara hallazgos y modelos a equipos no técnicos, participando en formaciones internas y actividades de divulgación.
- Formación académica : Grado en Matemáticas, Estadística, Física, Informática, Ingeniería o similares. Se valorará Máster en Ciencia de Datos o IA.
- Experiencia profesional : mínimo 2–3 años en proyectos de ciencia de datos, con todo el ciclo de vida (desde el análisis hasta la puesta en producción) y al menos un año trabajando con modelos de Deep Learning o Generative AI.
- Lenguajes y frameworks : Dominio de Python y SQL; conocimientos en R o Scala son un plus; experiencia con scikit‑learn, TensorFlow, PyTorch o Keras para ML / Deep Learning y con librerías generativas (Hugging Face, LangChain, LlamaIndex, etc.).
- Generative AI : Familiaridad con arquitecturas LLMs (GPT, Claude, LLaMA, Mistral), GANs, VAEs y diffusion models. Conocimientos de técnicas de RAG, embeddings, prompt engineering y bases de vectores (FAISS, ChromaDB, Pinecone, Weaviate).
- Big Data y bases de datos : Experiencia trabajando con datos estructurados y no estructurados, ETL y herramientas como PySpark, Hive o Databricks.
- Cloud y MLOps : Uso de servicios en Azure, AWS o GCP para entrenar y desplegar modelos. Conocimiento de MLOps / LLMOps (MLflow, SageMaker, Vertex AI, Kubeflow).
- Familiaridad con la creación y consumo de APIs REST, Git, Docker y flujos de CI / CD.
- Capacidad analítica, resolución de problemas, trabajo en equipo y comunicación. Curiosidad y pasión por aprender y aplicar nuevas técnicas. Nivel de inglés intermedio‑alto.
- Planes de carrera personalizados : Aquí nunca serás un número
- Crecimiento sin Plazos : Planes de carrera retadores y transparentes
- Formamos perfiles mixtos : Especialistas en negocio con conocimiento técnicos preparados para el entorno digital.
- Plan de Formación : Especialización, aprendizaje continuo.
- Crecimiento Personal : Sabemos que en la vida no todo es trabajar, contamos con una amplia variedad de actividades y eventos pensados en ti.
- Entorno Flexible : Creemos en la autonomía y responsabilidad personal. Flexibilidad horaria, Retribución flexible.
- Iniciativas Internas : Eventos sociales, Equipos y eventos deportivos, #LAST
- Fundación Nfq : con personas en riesgo de exclusión social.
Científico/a de Datos – Machine Learning / Deep Learning
Hoy
Trabajo visto
Descripción Del Trabajo
¿Te apasiona la inteligencia artificial y quieres aplicar tu talento en un sector que literalmente mantiene el mundo conectado? Buscamos un científico de datos especializado en IA para liderar la próxima generación de innovaciones en gestión de tráfico aéreo. Si eres de esos profesionales que disfrutan resolviendo problemas complejos con impacto real, esta oportunidad es para ti.
Perfil técnico requerido
Formación académica
Titulación superior en informática, telecomunicaciones, ingeniería de software, física o matemáticas. Valoramos especialmente perfiles con formación avanzada (máster o doctorado) en áreas relacionadas con inteligencia artificial o ciencia de datos.
Competencias técnicas esenciales
Buscamos tanto profesionales polivalentes con conocimientos transversales como especialistas con dominio profundo en áreas específicas. No es necesario dominar todas las técnicas mencionadas, sino destacar en al menos una de las siguientes áreas:
Programación y desarrollo
- Dominio avanzado de Python como lenguaje principal (imprescindible)
- Manejo experto de bibliotecas fundamentales: NumPy, pandas, scikit-learn, SciPy y matplotlib
Machine learning tradicional
- Experiencia sólida en algoritmos de machine learning clásico
- Conocimiento profundo de scikit-learn y técnicas de validación
- Experiencia en feature engineering y selección de modelos
Deep learning
- Conocimiento de los principales frameworks: TensorFlow, PyTorch y Keras
- Arquitecturas de redes neuronales: Transformer, RNN, LSTM y GRU
- Redes convolucionales (CNN) para procesamiento de imágenes
- Redes generativas adversarias (GANs) y autoencoders
- Técnicas de regularización y optimización avanzadas
Procesamiento de lenguaje natural y LLMs
- Experiencia con Hugging Face Transformers y spaCy
- Conocimiento de modelos de lenguaje grandes (LLMs) como GPT, BERT y sus variantes
- Técnicas de fine-tuning y prompt engineering
- Bibliotecas especializadas: NLTK, Gensim y transformers
Herramientas de despliegue y producción
- Experiencia con plataformas de MLOps como Kubeflow y BentoML
- Conocimiento de contenedores y orquestación (Docker, Kubernetes)
- Familiaridad con servicios cloud (AWS, Azure, GCP)
- Herramientas de versionado de modelos como MLflow y DVC
Procesamiento de datos especializados
- Bibliotecas de procesamiento de imágenes: OpenCV, Pillow, scikit-image
- Herramientas de web scraping como Scrapy para extracción de datos
- Experiencia en análisis de datos textuales y series temporales con statsmodels y Prophet
Competencias profesionales
Habilidades analíticas y técnicas
- Capacidad excepcional para resolver problemas complejos de forma autónoma
- Pensamiento analítico estructurado y orientado a resultados
- Experiencia en optimización de algoritmos y métricas de evaluación de modelos
Experiencia investigadora
- Se valorará especialmente la experiencia en investigación y desarrollo de soluciones innovadoras
- Publicaciones en conferencias y revistas de relevancia científica en el ámbito de IA, machine learning o áreas afines
- Participación en proyectos de investigación y colaboraciones académico-industriales
- Experiencia en predicción de trayectorias y modelado de sistemas complejos
Comunicación
- Nivel avanzado de inglés escrito y hablado (imprescindible)
- Capacidad para comunicar resultados técnicos a audiencias diversas
- Experiencia en redacción de publicaciones científicas y técnicas
Experiencia valorada en el sector aeronáutico
Aunque no es imprescindible, valoramos especialmente candidatos con conocimiento en:
- Gestión de tráfico aéreo (ATM) y sus desafíos operacionales
- Simuladores aeronáuticos como BlueSky y simuladores ATC
- Optimización de trayectorias de aeronaves y predicción de rutas
- Bases de datos aeronáuticas y estándares del sector
- Tratamiento de imágenes de vigilancia de alta resolución
- Análisis de datos operacionales aeroportuarios
- Aplicación de NLP para análisis de comunicaciones aire-tierra y documentación técnica
Lo que ofrecemos
Impacto profesional
Tendrás la oportunidad de definir las próximas innovaciones que transformarán el control de tráfico aéreo mundial. Tus algoritmos y modelos contribuirán directamente a hacer los cielos más seguros y eficientes.
Ambiente de trabajo
- Equipo multidisciplinar de alto rendimiento
- Cultura de innovación y experimentación continua
- Acceso a tecnologías de vanguardia y datasets únicos
- Flexibilidad para proponer y liderar iniciativas propias
Desarrollo profesional
- Crecimiento en un sector tecnológico puntero
- Formación continua en las últimas tendencias de IA y LLMs
- Apoyo para publicaciones científicas y participación en congresos internacionales
- Mentoría con expertos reconocidos internacionalmente
- Oportunidades de colaboración con centros de investigación
¿Estás listo para que tu carrera despegue hacia nuevas alturas? Si reconoces tu perfil en esta descripción y quieres formar parte de un equipo que está redefiniendo el futuro de la aviación, nos encantaría conocerte. Envía tu candidatura y cuéntanos cómo tu experiencia puede contribuir a revolucionar el control de tráfico aéreo.
El futuro del transporte aéreo se construye hoy. ¿Te sumas al equipo?
Nuestro compromiso es promover ambientes de trabajo en los que se trate con respeto y dignidad a las personas, procurando el desarrollo profesional de la plantilla y garantizando la igualdad de oportunidades en su selección, formación y promoción ofreciendo un entorno de trabajo libre de cualquier discriminación por motivo de género, edad, discapacidad, orientación sexual, identidad o expresión de género, religión, etnia, estado civil o cualquier otra circunstancia personal o social.
¡INDRA es empresa Top Employer 2025! Incorpórate a una empresa certificada como una de las mejores empresas empleadoras de España, gracias a nuestra gestión integral de RRHH y a las condiciones para nuestros profesionales.
Científico/a de Datos - Machine Learning / Deep Learning
Hoy
Trabajo visto
Descripción Del Trabajo
¿Te apasiona la inteligencia artificial y quieres aplicar tu talento en un sector que literalmente mantiene el mundo conectado? Buscamos un científico de datos especializado en IA para liderar la próxima generación de innovaciones en gestión de tráfico aéreo. Si eres de esos profesionales que disfrutan resolviendo problemas complejos con impacto real, esta oportunidad es para ti.
Perfil técnico requerido
Formación académica
Titulación superior en informática, telecomunicaciones, ingeniería de software, física o matemáticas. Valoramos especialmente perfiles con formación avanzada (máster o doctorado) en áreas relacionadas con inteligencia artificial o ciencia de datos.
Competencias técnicas esenciales
Buscamos tanto profesionales polivalentes con conocimientos transversales como especialistas con dominio profundo en áreas específicas. No es necesario dominar todas las técnicas mencionadas, sino destacar en al menos una de las siguientes áreas:
Programación y desarrollo
- Dominio avanzado de Python como lenguaje principal (imprescindible)
- Manejo experto de bibliotecas fundamentales: NumPy , pandas , scikit-learn , SciPy y matplotlib
Machine learning tradicional
- Experiencia sólida en algoritmos de machine learning clásico
- Conocimiento profundo de scikit-learn y técnicas de validación
- Experiencia en feature engineering y selección de modelos
Deep learning
- Conocimiento de los principales frameworks: TensorFlow , PyTorch y Keras
- Arquitecturas de redes neuronales: Transformer , RNN , LSTM y GRU
- Redes convolucionales (CNN) para procesamiento de imágenes
- Redes generativas adversarias (GANs) y autoencoders
- Técnicas de regularización y optimización avanzadas
Procesamiento de lenguaje natural y LLMs
- Experiencia con Hugging Face Transformers y spaCy
- Conocimiento de modelos de lenguaje grandes (LLMs) como GPT, BERT y sus variantes
- Técnicas de fine-tuning y prompt engineering
- Bibliotecas especializadas: NLTK , Gensim y transformers
Herramientas de despliegue y producción
- Experiencia con plataformas de MLOps como Kubeflow y BentoML
- Conocimiento de contenedores y orquestación (Docker, Kubernetes)
- Familiaridad con servicios cloud (AWS, Azure, GCP)
- Herramientas de versionado de modelos como MLflow y DVC
Procesamiento de datos especializados
- Bibliotecas de procesamiento de imágenes: OpenCV , Pillow , scikit-image
- Herramientas de web scraping como Scrapy para extracción de datos
- Experiencia en análisis de datos textuales y series temporales con statsmodels y Prophet
Competencias profesionales
Habilidades analíticas y técnicas
- Capacidad excepcional para resolver problemas complejos de forma autónoma
- Pensamiento analítico estructurado y orientado a resultados
- Experiencia en optimización de algoritmos y métricas de evaluación de modelos
Experiencia investigadora
- Se valorará especialmente la experiencia en investigación y desarrollo de soluciones innovadoras
- Publicaciones en conferencias y revistas de relevancia científica en el ámbito de IA, machine learning o áreas afines
- Participación en proyectos de investigación y colaboraciones académico-industriales
- Experiencia en predicción de trayectorias y modelado de sistemas complejos
Comunicación
- Nivel avanzado de inglés escrito y hablado (imprescindible)
- Capacidad para comunicar resultados técnicos a audiencias diversas
- Experiencia en redacción de publicaciones científicas y técnicas
Experiencia valorada en el sector aeronáutico
Aunque no es imprescindible, valoramos especialmente candidatos con conocimiento en:
- Gestión de tráfico aéreo (ATM) y sus desafíos operacionales
- Simuladores aeronáuticos como BlueSky y simuladores ATC
- Optimización de trayectorias de aeronaves y predicción de rutas
- Bases de datos aeronáuticas y estándares del sector
- Tratamiento de imágenes de vigilancia de alta resolución
- Análisis de datos operacionales aeroportuarios
- Aplicación de NLP para análisis de comunicaciones aire-tierra y documentación técnica
Lo que ofrecemos
Impacto profesional
Tendrás la oportunidad de definir las próximas innovaciones que transformarán el control de tráfico aéreo mundial. Tus algoritmos y modelos contribuirán directamente a hacer los cielos más seguros y eficientes.
Ambiente de trabajo
- Equipo multidisciplinar de alto rendimiento
- Cultura de innovación y experimentación continua
- Acceso a tecnologías de vanguardia y datasets únicos
- Flexibilidad para proponer y liderar iniciativas propias
Desarrollo profesional
- Crecimiento en un sector tecnológico puntero
- Formación continua en las últimas tendencias de IA y LLMs
- Apoyo para publicaciones científicas y participación en congresos internacionales
- Mentoría con expertos reconocidos internacionalmente
- Oportunidades de colaboración con centros de investigación
¿Estás listo para que tu carrera despegue hacia nuevas alturas? Si reconoces tu perfil en esta descripción y quieres formar parte de un equipo que está redefiniendo el futuro de la aviación, nos encantaría conocerte. Envía tu candidatura y cuéntanos cómo tu experiencia puede contribuir a revolucionar el control de tráfico aéreo.
El futuro del transporte aéreo se construye hoy. ¿Te sumas al equipo?
Nuestro compromiso es promover ambientes de trabajo en los que se trate con respeto y dignidad a las personas, procurando el desarrollo profesional de la plantilla y garantizando la igualdad de oportunidades en su selección, formación y promoción ofreciendo un entorno de trabajo libre de cualquier discriminación por motivo de género, edad, discapacidad, orientación sexual, identidad o expresión de género, religión, etnia, estado civil o cualquier otra circunstancia personal o social.
¡INDRA es empresa Top Employer 2025! Incorpórate a una empresa certificada como una de las mejores empresas empleadoras de España, gracias a nuestra gestión integral de RRHH y a las condiciones para nuestros profesionales.
Científico/A De Datos – Machine Learning / Deep Learning
Hoy
Trabajo visto
Descripción Del Trabajo
Sé el primero en saberlo
Acerca de lo último Ingenieros de machine learning Empleos en España !
Científico/A De Datos – Machine Learning / Deep Learning
Hoy
Trabajo visto
Descripción Del Trabajo
Científico/A De Datos – Machine Learning / Deep Learning
Hoy
Trabajo visto
Descripción Del Trabajo
¿Te apasiona la inteligencia artificial y quieres aplicar tu talento en un sector que literalmente mantiene el mundo conectado? Buscamos un científico de datos especializado en IA para liderar la próxima generación de innovaciones en gestión de tráfico aéreo. Si eres de esos profesionales que disfrutan resolviendo problemas complejos con impacto real, esta oportunidad es para ti.
Perfil técnico requerido
Formación académica
Titulación superior en informática, telecomunicaciones, ingeniería de software, física o matemáticas. Valoramos especialmente perfiles con formación avanzada (máster o doctorado) en áreas relacionadas con inteligencia artificial o ciencia de datos.
Competencias técnicas esenciales
Buscamos tanto profesionales polivalentes con conocimientos transversales como especialistas con dominio profundo en áreas específicas. No es necesario dominar todas las técnicas mencionadas, sino destacar en al menos una de las siguientes áreas:
Programación y desarrollo
- Dominio avanzado de Python como lenguaje principal (imprescindible)
- Manejo experto de bibliotecas fundamentales: NumPy , pandas , scikit-learn , SciPy y matplotlib
Machine learning tradicional
- Experiencia sólida en algoritmos de machine learning clásico
- Conocimiento profundo de scikit-learn y técnicas de validación
- Experiencia en feature engineering y selección de modelos
Deep learning
- Conocimiento de los principales frameworks: TensorFlow , PyTorch y Keras
- Arquitecturas de redes neuronales: Transformer , RNN , LSTM y GRU
- Redes convolucionales (CNN) para procesamiento de imágenes
- Redes generativas adversarias (GANs) y autoencoders
- Técnicas de regularización y optimización avanzadas
Procesamiento de lenguaje natural y LLMs
- Experiencia con Hugging Face Transformers y spaCy
- Conocimiento de modelos de lenguaje grandes (LLMs) como GPT, BERT y sus variantes
- Técnicas de fine-tuning y prompt engineering
- Bibliotecas especializadas: NLTK , Gensim y transformers
Herramientas de despliegue y producción
- Experiencia con plataformas de MLOps como Kubeflow y BentoML
- Conocimiento de contenedores y orquestación (Docker, Kubernetes)
- Familiaridad con servicios cloud (AWS, Azure, GCP)
- Herramientas de versionado de modelos como MLflow y DVC
Procesamiento de datos especializados
- Bibliotecas de procesamiento de imágenes: OpenCV , Pillow , scikit-image
- Herramientas de web scraping como Scrapy para extracción de datos
- Experiencia en análisis de datos textuales y series temporales con statsmodels y Prophet
Competencias profesionales
Habilidades analíticas y técnicas
- Capacidad excepcional para resolver problemas complejos de forma autónoma
- Pensamiento analítico estructurado y orientado a resultados
- Experiencia en optimización de algoritmos y métricas de evaluación de modelos
Experiencia investigadora
- Se valorará especialmente la experiencia en investigación y desarrollo de soluciones innovadoras
- Publicaciones en conferencias y revistas de relevancia científica en el ámbito de IA, machine learning o áreas afines
- Participación en proyectos de investigación y colaboraciones académico-industriales
- Experiencia en predicción de trayectorias y modelado de sistemas complejos
Comunicación
- Nivel avanzado de inglés escrito y hablado (imprescindible)
- Capacidad para comunicar resultados técnicos a audiencias diversas
- Experiencia en redacción de publicaciones científicas y técnicas
Experiencia valorada en el sector aeronáutico
Aunque no es imprescindible, valoramos especialmente candidatos con conocimiento en:
- Gestión de tráfico aéreo (ATM) y sus desafíos operacionales
- Simuladores aeronáuticos como BlueSky y simuladores ATC
- Optimización de trayectorias de aeronaves y predicción de rutas
- Bases de datos aeronáuticas y estándares del sector
- Tratamiento de imágenes de vigilancia de alta resolución
- Análisis de datos operacionales aeroportuarios
- Aplicación de NLP para análisis de comunicaciones aire-tierra y documentación técnica
Lo que ofrecemos
Impacto profesional
Tendrás la oportunidad de definir las próximas innovaciones que transformarán el control de tráfico aéreo mundial. Tus algoritmos y modelos contribuirán directamente a hacer los cielos más seguros y eficientes.
Ambiente de trabajo
- Equipo multidisciplinar de alto rendimiento
- Cultura de innovación y experimentación continua
- Acceso a tecnologías de vanguardia y datasets únicos
- Flexibilidad para proponer y liderar iniciativas propias
Desarrollo profesional
- Crecimiento en un sector tecnológico puntero
- Formación continua en las últimas tendencias de IA y LLMs
- Apoyo para publicaciones científicas y participación en congresos internacionales
- Mentoría con expertos reconocidos internacionalmente
- Oportunidades de colaboración con centros de investigación
¿Estás listo para que tu carrera despegue hacia nuevas alturas? Si reconoces tu perfil en esta descripción y quieres formar parte de un equipo que está redefiniendo el futuro de la aviación, nos encantaría conocerte. Envía tu candidatura y cuéntanos cómo tu experiencia puede contribuir a revolucionar el control de tráfico aéreo.
El futuro del transporte aéreo se construye hoy. ¿Te sumas al equipo?
Nuestro compromiso es promover ambientes de trabajo en los que se trate con respeto y dignidad a las personas, procurando el desarrollo profesional de la plantilla y garantizando la igualdad de oportunidades en su selección, formación y promoción ofreciendo un entorno de trabajo libre de cualquier discriminación por motivo de género, edad, discapacidad, orientación sexual, identidad o expresión de género, religión, etnia, estado civil o cualquier otra circunstancia personal o social.
¡INDRA es empresa Top Employer 2025! Incorpórate a una empresa certificada como una de las mejores empresas empleadoras de España, gracias a nuestra gestión integral de RRHH y a las condiciones para nuestros profesionales.
Senior AI Engineer – GenAI / Machine Learning / Deep Learning
Publicado hace 2 días
Trabajo visto
Descripción Del Trabajo
Nuestro Propósito - Reinventar la forma de hacer Consultoría
NFQ Advisory Services - NWorld somos un ecosistema de compañías especializada en Negocio, Tecnología y Operaciones, que busca cubrir toda la cadena de valor del negocio de nuestros Clientes.
Las Personas que componemos NWorld compartimos una misma meta :
Hacer nuestros los Retos a los que se enfrentan nuestros Clientes.
Los pilares en los que se apoya nuestro Compromiso son :
- Búsqueda continua de Especialización. Sabemos de lo que hablamos.
- Absorber la Tecnología dentro de nuestro ADN. Entendemos la tecnología como parte del Negocio.
- La Innovación en lo que hacemos. Siempre un paso más allá.
- Las Personas en el centro, somos una empresa de personas, hecha de personas y orientada a las personas.
- Conócenos más en https : / / n.world /
¿Qué buscamos?
Buscamos a alguien con curiosidad y ganas de seguir creciendo para desarrollar modelos de IA avanzados y llevarlos a producción. Te integrarás en un equipo que combina perfiles de ingeniería y funcionales para resolver problemas complejos con Machine Learning (ML), Deep Learning y Generative AI. Si te motiva convertir datos en soluciones reales que aportan valor, este es tu sitio.
Responsabilidades- Desarrollo de modelos de ML y Deep Learning : Analizar conjuntos de datos complejos y construir modelos para resolver problemas de negocio.
- Implementación de soluciones GenAI : Diseñar y desplegar aplicaciones basadas en LLMs y otras tecnologías generativas. Esto incluye arquitecturas multi‑agente, estrategias de prompt engineering y sistemas RAG (retrieval‑augmented generation) integrados con bases de datos de grafos.
- Puesta en producción y MLOps : Preparar datos, entrenar modelos, realizar inferencias y monitorizar su rendimiento. Trabajar con herramientas de MLOps / LLMOps para industrializar los modelos en entornos cloud u on‑prem.
- Colaboración con ingeniería y DevOps : Colaborar estrechamente con ingenieros de software y equipos de DevOps para integrar los modelos en APIs o microservicios y asegurar su escalabilidad y calidad, incluyendo la colaboración para el despliegue sin necesidad de conocimientos profundos en contenedores.
- Exploración y evaluación de tecnologías : Evaluar marcos de trabajo, modelos y librerías (LLMs, GANs, VAEs, diffusion models) para seleccionar la mejor solución. Mantenerse al día de las últimas técnicas y herramientas en ciencia de datos y GenAI.
- Participación en el ciclo completo de datos : tomar parte en sesiones de descubrimiento analítico con clientes, traducir requisitos de negocio en soluciones técnicas, documentar experimentos y compartir conocimientos para crear activos reutilizables.
- Comunicación y presentación de resultados : Explicar de manera clara hallazgos y modelos a equipos no técnicos, participando en formaciones internas y actividades de divulgación.
- Formación académica : Grado en Matemáticas, Estadística, Física, Informática, Ingeniería o similares. Se valorará Máster en Ciencia de Datos o IA.
- Experiencia profesional : mínimo 2–3 años en proyectos de ciencia de datos, con todo el ciclo de vida (desde el análisis hasta la puesta en producción) y al menos un año trabajando con modelos de Deep Learning o Generative AI.
- Lenguajes y frameworks : Dominio de Python y SQL; conocimientos en R o Scala son un plus; experiencia con scikit‑learn, TensorFlow, PyTorch o Keras para ML / Deep Learning y con librerías generativas (Hugging Face, LangChain, LlamaIndex, etc.).
- Generative AI : Familiaridad con arquitecturas LLMs (GPT, Claude, LLaMA, Mistral), GANs, VAEs y diffusion models. Conocimientos de técnicas de RAG, embeddings, prompt engineering y bases de vectores (FAISS, ChromaDB, Pinecone, Weaviate).
- Big Data y bases de datos : Experiencia trabajando con datos estructurados y no estructurados, ETL y herramientas como PySpark, Hive o Databricks.
- Cloud y MLOps : Uso de servicios en Azure, AWS o GCP para entrenar y desplegar modelos. Conocimiento de MLOps / LLMOps (MLflow, SageMaker, Vertex AI, Kubeflow).
- Familiaridad con la creación y consumo de APIs REST, Git, Docker y flujos de CI / CD.
- Capacidad analítica, resolución de problemas, trabajo en equipo y comunicación. Curiosidad y pasión por aprender y aplicar nuevas técnicas. Nivel de inglés intermedio‑alto.
- Planes de carrera personalizados : Aquí nunca serás un número
- Crecimiento sin Plazos : Planes de carrera retadores y transparentes
- Formamos perfiles mixtos : Especialistas en negocio con conocimiento técnicos preparados para el entorno digital.
- Plan de Formación : Especialización, aprendizaje continuo.
- Crecimiento Personal : Sabemos que en la vida no todo es trabajar, contamos con una amplia variedad de actividades y eventos pensados en ti.
- Entorno Flexible : Creemos en la autonomía y responsabilidad personal. Flexibilidad horaria, Retribución flexible.
- Iniciativas Internas : Eventos sociales, Equipos y eventos deportivos, #LAST
- Fundación Nfq : con personas en riesgo de exclusión social.