AI Engineer - Madrid

Desde ÁBSIDE MEDIA buscamos un IA Engineer apasionado / a por los datos, la inteligencia artificial y el machine learning. Esta posición es crucial para implementar y optimizar los proyectos de data, ML e IA que tenemos activos en la empresa.

El candidato ideal debe tener una sólida experiencia técnica y habilidades interpersonales para colaborar eficazmente con equipos multidisciplinarios. Este rol es clave para asegurar la eficiencia y escalabilidad de nuestros modelos y sistemas de IA.

En dependencia y en colaboración estrecha con el Director de Innovación y Estrategia Digital y del Head of Data Analytics & AI de Ábside Media, sus responsabilidades serán :

• Implementación y mantenimiento de modelos ML / IA : diseñar, desplegar, monitorear y mantener modelos de machine learning e inteligencia artificial en producción.
• Automatización de pipelines : diseñar, construir y mantener pipelines de datos y modelos ML automatizados.
• Optimización de modelos : asegurar el rendimiento y la eficiencia de los modelos, optimizando su desempeño y escalabilidad.
• Colaboración multidisciplinaria : trabajar estrechamente con científicos de datos, ingenieros de datos y otros equipos técnicos para garantizar la integración y alineación de los modelos con las necesidades del negocio.
• Monitoreo y debugging : establecer sistemas de monitoreo y alertas para detectar problemas en tiempo real y realizar debugging de modelos en producción.
• Gestión de Infraestructura : administrar y escalar la infraestructura de ML / IA, asegurando la disponibilidad y fiabilidad de los servicios.
• Documentación y mejores prácticas : documentar los procesos y mejores prácticas para el despliegue y mantenimiento de modelos, promoviendo una cultura de mejora continua.
• Formación Académica : Título en Ciencias de la Computación, Ingeniería Informática, Ingeniería de Sistemas, Ingeniería de Datos y / o Matemáticas. Se valora positivamente formación adicional en Data Science, Advanced Data Analytics o campos relacionados con datos.
• Experiencia en DevOps aplicado a MLops : conocimientos sólidos en herramientas y prácticas de DevOps, incluyendo CI / CD, contenedores (Docker) y orquestación (Kubernetes).
• Lenguajes de Programación : dominio de los lenguajes Python y R; conocimientos en C++, Java o Scala son un plus.
• Frameworks de Machine Learning : experiencia con frameworks como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, etc.
• Gestión de Infraestructura : experiencia con servicios en la nube (preferiblemente Google Cloud, aunque también se valoran Azure y AWS). Aplicación de mejores prácticas de seguridad.
• Manejo de datos y workflows : conocimientos en bases de datos SQL y NoSQL, así como en tecnologías de procesamiento de datos como Apache Spark.
• Experiencia con automatización y gestión de procesos de flujos de datos.
• Sistemas de Control de Versiones : experiencia con sistemas de control de versiones como Git.

Habilidades Interpersonales (Soft Skills) :

Si te apasiona la Inteligencia Artificial y quieres dejar huella, esta es tu oportunidad

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