5.093 Ofertas de Redes Neuronales en España

Necesitamos a un experto en ciencia de datos que ayude a mejorar los servicios públicos y tome decisiones informadas basadas en análisis avanzados.

• Habilidades requeridas:
• Análisis de datos
• Técnicas estadísticas
• Lenguajes de programación
• Cualificaciones:
• Grado en ciencia de datos o área relacionada
• Especialización en análisis de datos
• Desarrollo profesional
• Oportunidades de crecimiento
• Más información:
• Se valorará experiencia en sector público
• Disponibilidad para trabajar en equipo

Buscamos un/a profesional con experiencia en ciencia de datos , machine learning y análisis de datos para trabajar en un entorno dinámico.

• Extracción y gestión de datos: habilidades avanzadas en SQL y NoSQL como PostgreSQL y MongoDB .
• Técnicas de scraping: uso efectivo de BeautifulSoup , Scrapy y Selenium .
• Integración de APIs: experiencia con Twitter , Meta Graph y YouTube Data API .
• Procesamiento de lenguaje natural: conocimientos en SpaCy , NLTK y Hugging Face Transformers .
• Visión por computadora: dominio de OpenCV , PyTorch , TensorFlow y Keras .

Requisitos:
Experiencia en entornos de cloud computing . Conocimientos básicos de Docker y Git . Nivel intermedio o alto de inglés técnico. Formación: Grado o máster en Ingeniería Informática , Ciencia de Datos , Matemáticas o similar.

Trabajamos en Data Science , apasionados por la innovación y el crecimiento.

Nuestra estrategia de Augmented Analytics busca a un Sr Data Scientist con experiencia consolidada en Machine Learning, AI y MLOps.

• Diseñar y entrenar modelos avanzados de Machine Learning asegurando precisión y escalabilidad en producción.
• Implementar técnicas de procesamiento de datos, NLP, Computer Vision y series temporales según la naturaleza del proyecto.
• Construir pipelines de datos eficientes para alimentar modelos con volúmenes masivos de información.
• Apllicar MLOps para versionado, monitoreo y despliegue automatizado de modelos en entornos Cloud.

Tu perfil ideal debe tener:

• 4 años de experiencia en Data Science, AI y modelos de Machine Learning aplicados a negocio.
• Dominio en Python y librerías como Scikit-Learn, TensorFlow, PyTorch y XGBoost.
• Experiencia con SQL y bases de datos relacionales/NoSQL para extracción y manipulación de datos.
• Conocimientos sólidos en Cloud Computing (Azure, AWS o GCP) y en plataformas como Databricks.

Nuestro equipo ofrece: Contrato indefinido y un salario acorde al rol y de mercado competitivo. Teletrabajo flexible. Horarios flexibles de entrada/salida. 23 días de vacaciones. La oportunidad de trabajar en proyectos nacionales e internacionales.

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 para explicar decisiones técnicas.
6. Experiencia en proyectos end-to-end de machine learning y datos.
7. 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.
• Seguimiento mensual con tu equipo para feedback continuo.
• Trabajo en full remote.
• Flexibilidad horaria.
• Seguro médico privado pagado por Capitole.
• Retribución flexible (tickets restaurante, transporte, guardería).
• Wellhub (Gymforless).
• Descuentos en grandes marcas (Club Capitole).

• Team Buildings cada dos meses.
• Equipo de fútbol patrocinado por Capitole.
• Comunidades tecnológicas para compartir conocimientos.
• ¡Un gran equipo!

¿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.

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 para explicar decisiones técnicas.
6. Experiencia en proyectos end-to-end de machine learning y datos.
7. 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.
• Seguimiento mensual con tu equipo para feedback continuo.
• Trabajo en full remote.
• Flexibilidad horaria.
• Seguro médico privado pagado por Capitole.
• Retribución flexible (tickets restaurante, transporte, guardería).
• Wellhub (Gymforless).
• Descuentos en grandes marcas (Club Capitole).

• Team Buildings cada dos meses.
• Equipo de fútbol patrocinado por Capitole.
• Comunidades tecnológicas para compartir conocimientos.
• ¡Un gran equipo!

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En nuestro sector público, buscamos un profesional con experiencia en ciencia de datos y liderazgo para desarrollar estrategias innovadoras y mejorar los servicios a la ciudadanía.

• Gestionará proyectos de análisis de datos complejos y liderará equipos especializados en este ámbito.
• Desarrollará ofertas de valor sectoriales y contribuirá al plan comercial de nuestra unidad.
• Preparará análisis de negocio y comprenderá las necesidades de nuestros clientes.
• Supervisará el análisis de datos, estadística descriptiva y exploratoria, así como el modelado.

• Titulación: máster en Matemáticas, Estadística, Ingeniería Informática, Economía o titulaciones científicas relacionadas.
• Experiencia: 7-10 años en gestión de proyectos de ciencia de datos y/o liderazgo de equipos.
• Conocimientos de programación (Python o R) y bases de datos (SQL).

• Colección en proyectos relevantes del sector.
• Plan de formación continuo para tu crecimiento profesional.
• Posibilidad de colaborar en acciones sociales que promuevan el bienestar de la comunidad.

Join a leading deep-tech innovator in AI and quantum-inspired technologies.

We are at the forefront of applying advanced research to real-world challenges, backed by global investors and strong institutional support. Our groundbreaking technology is already transforming how AI is deployed worldwide — making large-scale models faster, greener, and more efficient.

Joining our team means working on cutting-edge solutions that push the boundaries of what’s possible in AI and delivering impact across diverse industries.

What you’ll do

• Design and develop new methods for compressing and optimizing Large Language Models (LLMs) using advanced AI and quantum-inspired approaches.
• Conduct evaluations, benchmarks, and fine-tuning of models to maximize performance, accuracy, and efficiency.
• Build applications powered by LLMs, including retrieval-augmented generation (RAG) systems and AI agents.
• Identify opportunities for innovation by assessing model strengths/weaknesses and proposing enhancements.
• Develop and train custom deep learning models for a variety of use cases, including beyond LLMs (e.g., computer vision).
• Maintain thorough documentation of development processes, experiments, and results.
• Share knowledge with team members, mentor juniors, and contribute to a culture of collaboration and technical excellence.
• Stay current with the latest research in LLMs and recommend emerging tools and technologies.

What you’ll bring

• Degree (BSc, MSc, or PhD) in Artificial Intelligence, Computer Science, Data Science, or related fields.
• 2+ years of hands-on experience designing, training, or fine-tuning deep learning models, preferably with transformer or computer vision architectures.
• Proficiency with transformer models and related libraries (e.g., HuggingFace Transformers, Accelerate, Datasets).
• Strong mathematical foundations in deep learning algorithms and neural networks.
• Excellent problem-solving, debugging, and performance analysis skills.
• Strong Python programming skills and experience with relevant ML frameworks (PyTorch, HuggingFace, etc.).
• Experience with cloud platforms (ideally AWS), containerization (Docker), and deploying AI solutions in cloud environments.
• Excellent communication skills and ability to thrive in a fast-paced, collaborative setting.
• Fluent in English.

Nice to have

• Experience running large-scale workloads in HPC clusters.
• Familiarity with inference/deployment tools (TensorRT, vLLM, etc.).
• Experience building/evaluating RAG systems.
• Track record in computer vision, audio, or signal processing applications.
• Knowledge of responsible AI practices and AI ethics.
• Experience in DevOps/MLOps for AI product development.
• Previous research publications in deep learning or related fields.

If you’re excited by this opportunity and meet the qualifications, apply now or email with the subject line “ML Engineer – 9-Month Contract”

By applying to this role you understand that we may collect your personal data and store and process it on our systems. For more information please see our Privacy Notice (

Ready to push the boundaries of what’s possible with AI? Join a Quantum AI trailblazer on a mission to make AI faster, greener, and more accessible. You’ll collaborate with world-leading experts in quantum computing and AI, building breakthrough solutions that deliver real-world impact for global clients.

This is your chance to work on cutting-edge projects at the intersection of LLMs, quantum-inspired tech, and applied AI innovation.

This is a 9-month fixed-term contract (with potential extension), based in Barcelona with hybrid working flexibility.

What you’ll be doing

• Invent new ways to compress and optimise Large Language Models with quantum-inspired methods.
• Benchmark, stress-test, and fine-tune LLMs to boost accuracy, efficiency, and robustness.
• Build and deploy LLM-powered apps – from RAG systems to AI agents.
• Act as an LLM specialist, spotting opportunities where quantum AI can make the impossible possible.
• Design and train custom deep learning models, not just for language, but also in computer vision and beyond.
• Keep experiments transparent with clear documentation, while driving innovation at speed.
• Mentor teammates, share knowledge, and help grow a culture of technical excellence.
• Stay ahead of the curve with the latest research, tools, and breakthroughs in AI.

What we’re looking for

• A degree in AI, Computer Science, Data Science (BSc, MSc, or PhD).
• 2+ years of hands-on deep learning experience – designing, training, or fine-tuning transformers or vision models.
• Strong track record with transformer models (Hugging Face Transformers, Accelerate, Datasets, etc.).
• Solid grasp of deep learning theory, training & inference.
• Excellent Python skills with PyTorch + Hugging Face expertise.
• Understanding of GPU architectures and LLM infrastructure.
• Hands-on with AWS (or similar), Docker, and deploying models in production.
• Problem-solver with sharp debugging, testing, and performance optimisation skills.
• Clear communicator, great collaborator, fluent in English.
• Bonus points for published research in AI/deep learning.

Machine Learning Engineer – 9-Month Contract | Madrid / Barcelona (Hybrid)

Are you ready to work on the cutting edge of AI? We’re seeking a Machine Learning Engineer to join a pioneering Quantum AI team developing solutions that make AI faster, greener, and more accessible for global enterprises.

What You’ll Do:

• Design and develop techniques to compress Large Language Models (LLMs) using quantum-inspired technologies.
• Conduct rigorous evaluations, benchmarks, and fine-tuning to improve model accuracy, robustness, and efficiency.
• Build LLM-based applications such as RAG pipelines and AI agents.
• Deliver custom deep learning models for clients across multiple domains, including computer vision.
• Share expertise, mentor junior engineers, and foster a culture of continuous learning.
• Stay up to date with emerging LLM and AI research, recommending tools and technologies as appropriate.

What We’re Looking For:

• Bachelor’s, Master’s, or PhD in AI, Computer Science, Data Science, or related field.
• 2+ years of hands-on experience designing, training, or fine-tuning deep learning models (transformer or CV models preferred).
• Excellent command of HuggingFace Transformers, PyTorch, and related libraries.
• Strong foundations in deep learning theory, GPU architectures, and LLM infrastructure.
• Experience deploying AI solutions in the cloud (AWS preferred) and working with Docker/containerised environments.
• Strong problem-solving, debugging, and documentation skills.
• Fluent in English and comfortable collaborating in a fast-paced, cross-functional team.

Interested? Apply now or reach out directly: