Descripción de la oferta
pbSobre el proyecto /b /ppNuestro cliente es una compañía tecnológica que ha desarrollado una solución SaaS orientada a bmedir y maximizar el impacto del desarrollo de software en negocio /b, proporcionando métricas avanzadas de productividad, calidad y eficiencia de equipos de ingeniería. /ppEn un contexto donde la inteligencia artificial está transformando la forma en que se construye software, la compañía está reforzando su equipo con perfiles capaces de bllevar modelos de Machine Learning desde la conceptualización hasta su uso real en entornos productivos /b, contribuyendo directamente a la toma de decisiones basada en datos. /ppSe trata de un proyecto con un fuerte componente técnico, orientado a bproducto y escalabilidad /b, y con impacto directo en clientes internacionales. /p pbMisión del puesto /b /ppEl objetivo principal del rol será diseñar, desarrollar e implementar soluciones de Machine Learning que permitan bextraer valor accionable de grandes volúmenes de datos de desarrollo de software /b, asegurando su integración efectiva en el producto y su funcionamiento en entornos reales. /ppbResponsabilidades /b /pulliDiseñar y desarrollar modelos de Machine Learning aplicados a casos de uso reales /liliImplementar pipelines de datos y modelos en entornos productivos (MLOps) /liliColaborar con equipos de producto, ingeniería y negocio para definir soluciones /liliOptimizar modelos en términos de rendimiento, escalabilidad y mantenimiento /liliAnalizar datos complejos y traducirlos en insights accionables /liliParticipar en decisiones de arquitectura y evolución del producto /liliAsegurar la calidad, robustez y fiabilidad de los modelos desplegados /li /ulpbPerfil buscado /b /pulliExperiencia sólida en Machine Learning aplicado (idealmente +8 años) /liliExperiencia demostrable llevando modelos a producción (no solo experimentación) /liliDominio de Python y principales librerías de ML (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) /liliExperiencia en construcción de pipelines de datos y entornos MLOps /liliConocimiento de entornos cloud (AWS, GCP o Azure) /liliCapacidad para trabajar con datos complejos y no estructurados /liliPerfil autónomo, con pensamiento crítico y orientación a impacto /li /ulpbSe valorará especialmente /b /pulliExperiencia en entornos SaaS o productos data-driven /liliConocimiento de métricas de productividad o calidad de software /liliExperiencia trabajando con grandes volúmenes de datos de ingeniería /liliCapacidad para conectar la capa técnica con impacto en negocio /li /ulpbQué ofrece el proyecto /b /pulliParticipación en un producto tecnológico con fuerte crecimiento y proyección internacional /liliEntorno altamente técnico, con foco en calidad e innovación /liliCapacidad real de impacto en el producto y en decisiones clave /liliEquipo especializado y orientado a excelencia técnica /liliProyecto estable, con recorrido y ambición /li /ul
