Descripción de la oferta
EnPara una comprensión completa de esta oportunidad y de lo que se requerirá para ser un candidato exitoso, siga leyendo.Krimdaestamos buscando un/aMachine Learning Engineer | Azure Databricks & MLOpspara incorporarse a proyectos estratégicos de analítica avanzada e inteligencia artificial en entornos cloud de gran escala.Te unirás a un equipo técnico en crecimiento, participando en iniciativas con alto impacto en negocio, llevando modelos desde la experimentación hasta producción con estándares enterprise y arquitectura moderna en la nube.100% remoto desde cualquier punto de España(imprescindible residir en España)¿Qué harás en tu día a día?Serás responsable de llevar modelos de ML desde la experimentación hasta producción, asegurando que sean robustos, escalables y mantenibles. Trabajarás conAzure Databricks ,TensorFlow ,PyTorch ,Scikit-learn ,XGBoostyPySpark .Tus responsabilidadesDiseñar, entrenar y optimizar modelos de Machine Learning y analítica predictiva en Azure Databricks.ImplementarMLOps : versionado, monitorización y registro de modelos conMLflow .Construir, depurar y automatizarpipelines de datosrobustos y eficientes con PySpark y Azure Databricks.Desplegar y gestionar modelos enAzure Kubernetes Servicey endpoints de producción.Orquestar workflows conAzure Data Factory .Integrar soluciones analíticas con APIs y herramientas de BI comoPower BI .Colaborar con equipos multidisciplinares para traducir necesidades de negocio en soluciones de datos escalables. RequisitosImprescindibles3–5 años de experiencia en proyectos de analítica y Machine Learning.+3 años desarrollando modelos con TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn o XGBoost.Experiencia sólida en MLOps, despliegue en producción, pipelines de datos y feature engineering con PySpark.Experiencia específica en Azure Databricks (1+ año)Desarrollo y entrenamiento de modelos enAzure Databricks .Implementación deMLOps : registro, monitorización y endpoints de modelos con MLflow.Despliegue y operación de modelos en producción usando Azure Kubernetes Service.Orquestación de procesos con Azure Data Factory.Integración con APIs y herramientas de BI como Power BI.Valoramos ademásCertificaciones en Azure o Data Science.Experiencia en arquitecturas de datos en la nube.Buenas prácticas DevOps aplicadas a ML.Inglés intermedio–avanzado.¿Qué ofrecemos?Contrato indefinido con salario competitivo.Trabajo 100% remoto en España.Proyectos estables con alto impacto tecnológico. Flexibilidad horaria y conciliación real. xcskxlj Si buscas un entorno donde crecer profesionalmente, aportar valor y formar parte de proyectos sólidos y retadores…¡Queremos conocerte!
