138 Ofertas de Ciencia Datos en MARBELLA

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!

¿Aún no nos conoces? ¡¡Descúbrenos!

Mira lo que opinan de nosotros ?

No dudes en enviarnos tu perfil, ¡estamos deseando conocerte!

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.

• 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).

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!

• 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.

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.

• Fullremote.

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

• Wellhub (Gymforless).

• 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!

• Equipo de fútbol patrocinado por Capitole.

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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.
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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.
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En QUANT AI LAB, seguimos creciendo para desarrollar las más avanzadas soluciones de inteligencia artificial y analíticas del mercado, siempre desde la vanguardia y con conocimientos técnicos profundamente asentados. Unirse a QUANT AI LAB significa formar parte de una aventura donde cada miembro es esencial para el éxito de los proyectos y el impacto global que generamos.

Somos una empresa tecnológica líder en el sector IT, reconocida por nuestra especialización en soluciones de inteligencia artificial. Nuestra excelencia y el impacto de nuestras innovaciones nos han convertido en una referencia en la industria de la IA.

OBJETIVO PRINCIPAL Y RESPONSABILIDADES:

Buscamos reforzar nuestro equipo con un Ingeniero de MLOps con experiencia en la implementación y gestión de pipelines de aprendizaje automático en plataformas en la nube como AWS y Azure.

Las principales responsabilidades del puesto incluyen:

• Desarrollar y gestionar pipelines de MLOps en entornos escalables, automatizando todo el ciclo de vida de modelos de aprendizaje automático, desde el procesamiento de datos hasta el monitoreo de los modelos.
• Desplegar modelos de ML utilizando servicios como AWS SageMaker y Azure Machine Learning, asegurando un rendimiento óptimo y escalable.
• Automatizar la infraestructura utilizando herramientas como Terraform o CloudFormation, optimizando los recursos en la nube para garantizar eficiencia y costos reducidos.
• Monitorear el rendimiento de los modelos, implementando alertas y procedimientos de reentrenamiento en caso de desvíos o caídas en el rendimiento.
• Colaborar con un equipo multidisciplinario de ingenieros y científicos de datos para garantizar la integración fluida de los modelos en producción.

¿QUÉ BUSCAMOS EN TI?

• Disponibilidad de trabajo 100% remoto.
• Experiencia demostrable en AWS y Azure, especialmente en servicios relevantes para MLOps como AWS SageMaker, Azure Machine Learning, y herramientas de contenerización como Docker y Kubernetes.
• Conocimiento avanzado de Python y bibliotecas de machine learning como TensorFlow, PyTorch o scikit-learn.
• Dominio de prácticas de CI/CD y herramientas como Jenkins, GitLab o Azure DevOps.
• Conocimientos sólidos en Infraestructura como Código (IaC), con experiencia en Terraform o CloudFormation.
• Familiaridad con monitorización de modelos mediante herramientas como AWS CloudWatch o Azure Monitor.
• Experiencia con lenguajes de scripting como Bash o PowerShell.

Todos los candidatos podrán ser sometidos a una prueba y entrevista técnica.

¿QUÉ OFRECEMOS?

• Contrato indefinido con un salario competitivo, porque valoramos y confiamos en tu talento.
• Impacto significativo: la oportunidad de trabajar con clientes de nivel internacional y compañías de referencia en el sector.
• Desarrollo profesional en un entorno de élite, donde siempre tendrás oportunidades de aprender y crecer.
• Ambiente de trabajo dinámico y colaborativo, con eventos sociales y seminarios que te permitirán disfrutar mientras creces profesionalmente.

Si te apasiona trabajar con tecnologías de vanguardia y crees que puedes aportar a nuestra unidad de MLOps, ¡nos encantaría conocerte!

¡Impulsa tu carrera con AXPE Consulting!

¿Tienes experiencia en Azure Machine Learning, CI/CD y entornos de microservicios?

Desde nuestro Departamento de Tecnología, buscamos incorporar un/a Machine Learning & Data Engineering Specialist para trabajar en modalidad 100% remota, participando en el desarrollo y despliegue de soluciones de IA y procesamiento de datos de alto rendimiento en entornos cloud y contenedores.

¿Cuáles serán tus funciones?

Diseñar, implementar y optimizar modelos de Machine Learning utilizando Azure Machine Learning y MLflow.

Configurar y mantener pipelines de CI/CD en Azure DevOps para proyectos de datos y modelos de IA.

Desarrollar, desplegar y escalar microservicios en entornos Docker y Kubernetes.

Diseñar y optimizar procesos ETL utilizando herramientas como Spark, Airflow u otras tecnologías similares.

Colaborar estrechamente con equipos multidisciplinares para asegurar la calidad y eficiencia de las soluciones.

¿Qué te ofrecemos?

Proyección internacional en proyectos innovadores de inteligencia artificial y data engineering.

Contrato indefinido.

Seguro médico a precio reducido (para ti y tus familiares).

Formación continua a cargo de la empresa.

Modalidad 100% remota.

Salario competitivo.

Unirte a una empresa que fomenta la excelencia y la innovación tecnológica.

Requisitos

• Experiencia en Azure Machine Learning y/o MLflow.

• Conocimientos sólidos de Azure DevOps y pipelines de CI/CD.

• Experiencia en microservicios y frameworks de contenedores (Docker, Kubernetes).

• Experiencia con herramientas de ingeniería de datos y ETL (Spark, Airflow, etc.).

• Capacidad para trabajar de forma autónoma en entornos remotos, con pensamiento analítico y orientación a resultados.

En AXPE, el talento es nuestro motor.

Fomentamos la educación y el desarrollo profesional en un entorno que apuesta por la innovación y el crecimiento.

¡Súmate a AXPE y haz crecer tu carrera!

¡Impulsa tu carrera con AXPE Consulting!

¿Tienes experiencia en Azure Machine Learning, CI/CD y entornos de microservicios?

Desde nuestro Departamento de Tecnología, buscamos incorporar un/a Machine Learning & Data Engineering Specialist para trabajar en modalidad 100% remota, participando en el desarrollo y despliegue de soluciones de IA y procesamiento de datos de alto rendimiento en entornos cloud y contenedores.

¿Cuáles serán tus funciones?

Diseñar, implementar y optimizar modelos de Machine Learning utilizando Azure Machine Learning y MLflow.

Configurar y mantener pipelines de CI/CD en Azure DevOps para proyectos de datos y modelos de IA.

Desarrollar, desplegar y escalar microservicios en entornos Docker y Kubernetes.

Diseñar y optimizar procesos ETL utilizando herramientas como Spark, Airflow u otras tecnologías similares.

Colaborar estrechamente con equipos multidisciplinares para asegurar la calidad y eficiencia de las soluciones.

¿Qué te ofrecemos?

Proyección internacional en proyectos innovadores de inteligencia artificial y data engineering.

Contrato indefinido.

Seguro médico a precio reducido (para ti y tus familiares).

Formación continua a cargo de la empresa.

Modalidad 100% remota.

Salario competitivo.

Unirte a una empresa que fomenta la excelencia y la innovación tecnológica.

Requisitos

• Experiencia en Azure Machine Learning y/o MLflow.

• Conocimientos sólidos de Azure DevOps y pipelines de CI/CD.

• Experiencia en microservicios y frameworks de contenedores (Docker, Kubernetes).

• Experiencia con herramientas de ingeniería de datos y ETL (Spark, Airflow, etc.).

• Capacidad para trabajar de forma autónoma en entornos remotos, con pensamiento analítico y orientación a resultados.

En AXPE, el talento es nuestro motor.

Fomentamos la educación y el desarrollo profesional en un entorno que apuesta por la innovación y el crecimiento.

¡Súmate a AXPE y haz crecer tu carrera!