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Data Scientist / MLOps Engineer - 100% teletrabajo

Nunegal ConsultingSpainPosted 3w ago
AI Engineer
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Job Description

¿Listo/a para dar el siguiente paso como Data Scientist / MLOps Engineer en un entorno tecnológico? 🚀


¡Desde Nunegal Consulting tenemos una oportunidad para ti!


¿Cómo es trabajar con nosotr@s? 👩🏿 💻👨🏼 💻

  • Tenemos una cultura de mejora continua: Te integrarás en un proyecto retador que impulsará tus conocimientos y experiencia. 🚀
  • Crecimiento profesional: Apostamos por el crecimiento de nuestro equipo y priorizamos la promoción interna. 🏆
  • Cercanía: Nunegal lo formamos personas, no números. Nos conocemos por el nombre. 👪👨👩👧👨👩👧👦
  • Buen rollo 😃: Somos un equipo, nos ayudamos y compartimos conocimientos. Además, somos conocidos por nuestro #Nunefest 🎸


¿Qué te ofrecemos? 💡

  • Incorporación a una empresa en constante crecimiento.
  • Teletrabajo 100%.
  • Retribución flexible (ticket restaurante, seguro médico, transporte y guardería).
  • Formación en inglés y cursos IT


Sobre ti... 🙎🏼 ♀️🙎🏾 ♂️

  • Tienes experiencia en el desarrollo de modelos de Machine Learning y Feature Engineering.
  • Has trabajado con procesamiento de datos utilizando Spark y SQL.
  • Tienes experiencia construyendo pipelines de entrenamiento, inferencia en tiempo real y procesamiento batch.
  • Sabes desplegar modelos como APIs utilizando FastAPI.
  • Eres capaz de iterar rápidamente entre la experimentación y el despliegue en producción.
  • Te adaptas bien a entornos dinámicos y equipos pequeños, con un perfil versátil.
  • Dominas Python para desarrollo y análisis de datos.


¿Cómo será tu día a día? 📲💻

  • Desarrollarás modelos de Machine Learning y realizarás tareas de Feature Engineering.
  • Diseñarás y mantendrás pipelines de datos y de entrenamiento (batch y tiempo real).
  • Desplegarás modelos en producción como APIs utilizando FastAPI.
  • Colaborarás estrechamente con equipos técnicos para llevar modelos desde la experimentación hasta producción.
  • Optimizarás el rendimiento y la escalabilidad de modelos y pipelines.
  • Trabajarás con grandes volúmenes de datos utilizando Spark y SQL.