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Machine Learning Engineer - Remote

Remote:

Full Remote

Contract:

Full time

Experience:

Mid-level (2-5 years)

Work from:

Spain

Offer summary

Qualifications:

Engineering or Master's in Computer Science, Mathematics, Statistics or equivalent, 4+ years experience as ML Engineer or similar role, Experience with machine learning and deep learning frameworks like TensorFlow or PyTorch, Experience in ML Ops and Cloud environments (AWS, GCP, Azure), Fluent in English, Agile methodology knowledge.

Key responsabilities:

Integrate into a multidisciplinary team as a Machine Learning Engineer
Develop and implement machine learning and computer vision models
Collaborate on implementing ML Ops for model lifecycle
Ensure ML solutions comply with data policies and quality standards
Contribute to operational excellence and innovative architecture

Between Technology Large https://www.between.tech/

501 - 1000 Employees

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Job description

En BETWEEN apostamos por ofrecerte las mejores oportunidades dentro del área tecnológica. Contamos con un equipo de más de 900 profesionales. Ser parte de nuestro equipo significa formar parte de una comunidad multicultural, con acceso a oportunidades de crecimiento y desarrollo profesional, generando impacto.

Si quieres desarrollar tus capacidades en un entorno internacional, apostando por trabajar en soluciones de I+D tanto en Ingeniería como en IT, ¡este es tu próximo destino!

Damos soporte en una gran variedad de áreas como Operaciones, Desarrollo de producto, Compras, Firmware, Software, Business Intelligence, Gestión, Transformación digital, ¡y muchas más! Además, desarrollamos soluciones tecnológicas a medida desde nuestros Hubs Tecnológicos.

¿Qué haré? Estas serán tus funciones principales:

Te integrarás como Machine Learning Engineer en un equipo multidisciplinar, trabajando en un entorno de alto nivel técnico e internacional.
Desarrollarás e implementarás modelos de machine learning y computer vision para transformar datos crudos en insights accionables y automatizaciones inteligentes.
Colaborarás en la implementación de ML Ops, asegurando el ciclo de vida completo de los modelos, desde el desarrollo hasta el despliegue en producción, con un enfoque en la automatización y la escalabilidad.
Trabajarás con frameworks de aprendizaje profundo como TensorFlow y PyTorch, así como con herramientas específicas para ML Ops y despliegue en la nube (e.g., Kubernetes, Docker, AWS, GCP, Azure).
Participarás en todas las etapas del ciclo de vida del desarrollo de modelos de ML, incluyendo la investigación, diseño, entrenamiento, evaluación, y despliegue, asegurando la integridad y escalabilidad de los modelos en entornos de producción.
Asegurarás la conformidad de las soluciones de ML con las políticas de datos (incluyendo privacidad), así como con las directrices y estándares de arquitectura, seguridad, y calidad.
Colaborarás con stakeholders de negocio de diversos orígenes para implementar soluciones de ML que impacten los objetivos de la organización comercial.
Contribuirás a los objetivos de excelencia operativa, enfocándote en la fiabilidad, calidad, y escalabilidad de los modelos de ML, optimizando los procesos mediante la automatización y el despliegue continuo en entornos de cloud.
Participarás en actividades de evolución arquitectónica mediante la innovación y la adopción de nuevas tecnologías de ML, con un enfoque especial en computer vision y su aplicación en diversos casos de uso industriales y comerciales.

¿Cómo lo haré?

Tendrás horario flexible.
Podrás trabajar en modelo 100% remoto desde cualquier punto de España. Tendrás la opción de trabajar en oficina siempre que quieras, tanto en Sant Cugat con el equipo, o en la oficina de Between en BCN.
Tendrás un PC y los periféricos necesarios para el desarrollo de tu trabajo.

Si eres BETWEENER obtendrás estos beneficios:

Seguro médico con Sanitas.
Dispondrás de oportunidades de formación y desarrollo profesional: Idiomas, cursos en Udemy, Certificaciones, Programa The Power Business School y Bootcamps especializados (Agile, DevOps, IA & Big Data, Ciberseguridad, etc.).
Contarás con un equipo de Talento que te acompañará durante toda tu experiencia con nosotros. ¡Haremos un café una vez al mes! Así, mantendremos el contacto.
Pondremos a tu disposición un amplio abanico de retos y proyectos acordes con tus objetivos personales y profesionales.
Posibilidad de elegir cómo obtener parte de tu salario gracias a las ventajas fiscales de nuestra Retribución Flexible (Ticket restaurant, Ticket transporte, Ticket guardería).
Descuentos para acceder a centros de Fitness con Gympass.
Acceso a nuestro Club de Descuentos: Inspiring Benefits.
En BETWEEN nos gusta mucho hacer networking, por lo que te invitaremos a participar en todos estos eventos ¡y más!: las BETWEEN Nights, torneos deportivos, Black Mamba Race, viernes de vermut, juegos de mesa, etc.
Podrás disfrutar de nuestras fantásticas oficinas del 22@ las cuales disponen de Rooftop, tirador de cerveza, mesa de ping-pong y futbolín.
Programa de recomendación remunerado de Talento.
En BETWEEN, la igualdad de oportunidades es uno de nuestros valores. Nuestro compromiso es contratar al mejor talento independientemente de su raza, religión, sexo, edad y personas con otras capacidades y promover su desarrollo profesional y personal.

Requisitos:

Mínimos:

Ingeniería o Máster en Informática, Matemáticas, Estadística o equivalente.
+4 años de experiencia como ML Engineer o en roles similares.
Experiencia con frameworks de machine learning y deep learning como TensorFlow o PyTorch.
Experiencia con Python y bibliotecas de machine learning (e.g., scikit-learn, OpenCV).
Experiencia en el diseño, entrenamiento, y despliegue de modelos de ML en entornos Cloud (mínimo 1 año de experiencia con AWS, GCP o Azure).
Experiencia en ML Ops, incluyendo la automatización del ciclo de vida de los modelos y su monitoreo en producción.
Experiencia en Computer Vision, con proyectos aplicados en entornos industriales o comerciales.
Familiaridad con metodología Agile.
NIvel avanzado de inglés.
Actitud proactiva, resolutiva, y orientada a la ejecución.

Valorables:

Posgrado en Data Science o certificaciones en tecnologías clave (e.g., AWS Certified Machine Learning, TensorFlow Developer Certificate).
Experiencia con herramientas de orquestación y contenedores (e.g., Docker, Kubernetes).
Conocimientos en prácticas de DevOps y su aplicación en proyectos de ML.
Experiencia en la optimización de modelos para su escalabilidad y rendimiento en entornos de producción.