Azure Machine Learning Engineer

Experiencia requerida: +5 años
Ubicación: Remoto
Área: Advanced Analytics & Artificial Intelligence (AI/ML)
Tecnología: Azure / Databricks / MLOps / GenAI

Descripción del puesto

Buscamos un/a Azure Machine Learning Engineer para integrarse en un equipo de Advanced Analytics & AI, participando en el diseño, desarrollo y despliegue de soluciones de Machine Learning y Generative AI en entornos cloud escalables.

El rol está orientado a proyectos innovadores de alto impacto, trabajando en entornos Agile/Scrum y colaborando con equipos multidisciplinares.

Responsabilidades principales

• Ampliar el alcance de Advanced Analytics y AI, impulsando casos de uso con tecnologías emergentes.

• Diseño y desarrollo de modelos de Machine Learning y Generative AI junto con Data Scientists.

• Colaboración con Data Engineers y Data Analysts en soluciones end-to-end.

• Despliegue y optimización de modelos de IA en entornos productivos a gran escala.

• Construcción y mantenimiento de pipelines de ML (MLOps): feature engineering, training, evaluación y despliegue.

• Garantizar reproducibilidad, escalabilidad y monitorización de modelos.

• Participación en proyectos complejos de entrega continua (CI/CD).

• Interacción con stakeholders técnicos y no técnicos.

• Posible liderazgo y planificación de proyectos.

Requisitos técnicos (Must-Have)

• +5 años de experiencia en Machine Learning Engineering o ML aplicado.

• Experiencia en Azure Cloud.

• Dominio de Python (OOP) y PySpark.

• Experiencia con frameworks de ML:

  • Scikit-learn

  • TensorFlow

  • PyTorch

• Experiencia en Databricks.

• Conocimiento sólido en:

  • Data preprocessing

  • Feature engineering

  • Optimización de modelos

• Experiencia en orquestación de pipelines con:

  • MLflow

  • Azure Machine Learning

• Conocimiento de métricas de evaluación y validación:

  • A/B testing

  • Cross-validation

• Experiencia con Git y CI/CD (Azure DevOps / Azure Pipelines).

• Requisitos deseables

• Experiencia con Generative AI.

• Conocimiento de frameworks como LangChain.

• Experiencia con bases de datos vectoriales (Vector DBs).

• Monitorización y logging de modelos en producción.

• Experiencia en entornos cloud y MLOps avanzados.