🏠 Modalidad: Híbrido
🕘 Horario: 09:00 – 18:00 CET (1h comida)
💰 Salario máximo: 57.000 € brutos/año
🌍 Idioma: Inglés C1 imprescindible

🎯 Misión del puesto

Buscamos un/a Azure Machine Learning Engineer Senior para impulsar casos de Advanced Analytics, Machine Learning y Generative AI, trabajando estrechamente con Data Scientists, Data Engineers y equipos de negocio en proyectos estratégicos de largo recorrido.

El rol tiene responsabilidad end-to-end, desde el diseño del modelo hasta su despliegue y monitorización en producción.

🧩 Responsabilidades principales

🟠 Ampliar el alcance de Advanced Analytics & AI, incorporando tecnologías emergentes
🟠 Diseño y desarrollo de modelos de Machine Learning y GenAI junto al Center of Expertise
🟠 Despliegue y optimización de modelos sobre Azure y Databricks, asegurando escalabilidad y eficiencia
🟠 Construcción y mantenimiento de pipelines ML end-to-end:

• Feature engineering

• Training

• Evaluación

• Deploy en producción

🟠 Implementación de buenas prácticas MLOps (reproducibilidad, monitorización, versionado)
🟠 Participación en proyectos complejos de largo plazo con entregas continuas
🟠 Capacidad de liderazgo técnico y planificación de tareas
🟠 Interlocución con stakeholders no técnicos
🟠 Trabajo en equipos Agile / Scrum / DevOps
🟠 Seguimiento de tendencias en ML, GenAI, Databricks y Cloud

🛠️ Requisitos imprescindibles

✅ +5 años de experiencia en Machine Learning Engineering o Applied ML
✅ Experiencia sólida en Azure Cloud
✅ Dominio de:

• Python (preferiblemente OOP)

• PySpark

✅ Experiencia con frameworks ML:

• Scikit-learn

• TensorFlow

• PyTorch

✅ Experiencia práctica con Databricks
✅ Conocimientos avanzados de:

• Data preprocessing

• Feature engineering

• Model optimization

✅ Orquestación de pipelines ML con:

• MLflow

• Azure Machine Learning

✅ Dominio de métricas y métodos de evaluación:

• Cross-validation

• A/B testing

✅ Uso de Git y CI/CD para modelos ML (Azure DevOps / Azure Pipelines)

⭐ Se valorará positivamente

➕ Experiencia con Generative AI y frameworks como LangChain
➕ Conocimiento de vector databases
➕ Monitorización y logging de modelos en producción
➕ Conocimientos de data governance y compliance
➕ Certificaciones Databricks
➕ Certificaciones Azure