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Patrocinador de visa para trabajadores cualificadosConsultoríaInteligencia artificialMarketingParser es una empresa de soluciones tecnológicas y consultoría fundada en 2018 que ayuda a las organizaciones a aplicar la inteligencia artificial, los datos y la ingeniería de software a necesidades empresariales complejas. Su trabajo abarca el desarrollo de software personalizado, el uso de la inteligencia artificial y los datos, el diseño de productos y la consultoría en transformación digital. Parser colabora con líderes tecnológicos para crear soluciones adaptables alineadas con sus objetivos, combinando experiencia en ingeniería con un enfoque centrado en la innovación práctica y las relaciones duraderas con sus clientes.
Ingeniero sénior de backend, MLOps
Desarrolla infraestructura MLOps escalable para un líder global del sector turístico, con canalizaciones de datos, despliegue de modelos y sistemas de aprendizaje automático en tiempo real. Únete al equipo híbrido de Parser en España.
Descripción
- Desarrolla infraestructura escalable para el entrenamiento, el despliegue y la ejecución por lotes o en tiempo real de modelos de aprendizaje automático.
- Crea y mantén canalizaciones de datos para el procesamiento a gran escala y la ingeniería de características.
- Optimiza el uso de recursos de cómputo y mejora el rendimiento de los modelos en producción en todos los sistemas de aprendizaje automático.
- Configura la supervisión, el registro y las alertas de los sistemas de aprendizaje automático.
- Contribuye al desarrollo de prácticas de operaciones de aprendizaje automático, incluidas las canalizaciones de CI/CD.
- Colabora con científicos de datos para llevar modelos de la fase de desarrollo a producción.
- Evalúa e integra nuevas tecnologías.
- Orienta a ingenieros júnior mediante mentoría.
- Explica soluciones técnicas a distintos grupos de interés.
Requisitos
- Grado o máster en informática, ingeniería de software o un campo técnico relacionado.
- Normalmente, entre 6 y 7 años de experiencia en puestos de ingeniería de software, datos o aprendizaje automático.
- Sólida capacidad para resolver problemas.
- Dominio de Java; se valoran conocimientos de Python.
- Conocimientos de algoritmos de aprendizaje automático y arquitecturas de modelos.
- Experiencia desarrollando sistemas de aprendizaje automático escalables y fiables.
- Experiencia con plataformas en la nube como AWS.
- Experiencia con Docker u otras tecnologías de contenedores.
- Experiencia con sistemas de datos escalables como Spark o Kafka.
- Familiaridad con herramientas de CI/CD como GitHub Actions.
- Familiaridad con tecnologías para servir modelos como MLflow.
- Capacidad para colaborar eficazmente con distintos equipos.
Beneficios
- Equipo cordial y colaborativo que valora compartir conocimientos y aprender de forma continua.
- Cultura de trabajo orientada a la acción.
- Oportunidad de crear infraestructura MLOps y de aprendizaje automático para sistemas en tiempo real con tecnologías como Java, Python, AWS, Docker, Kafka, Spark y MLflow.