Ingeniero Senior de Aprendizaje Automático, Barcelona

Descripción

Ingeniero Senior de Aprendizaje Automático **Descripción del puesto:** Ingeniero Senior de Aprendizaje Automático Dow Jones Barcelona\-España **Sobre el equipo:** Nuestro equipo de Tecnología impulsa la evolución de nuestras funciones de Tecnología, Ingeniería, Datos, Producto y Experiencia de Usuario. Con un enfoque riguroso en la entrega de soluciones de vanguardia, damos forma al panorama digital para nuestros clientes, lectores y usuarios. Desde la revolución de los contenidos visuales hasta la optimización de herramientas y la explotación del poder de los datos, las plataformas móviles, video y redes sociales, nuestro equipo se compromete a ofrecer una experiencia fluida e inmersiva en todos los puntos de contacto. Colaboramos estrechamente con nuestras redacciones y socios estratégicos para liderar el desarrollo de productos y tecnologías innovadores. **Sobre el puesto:** Buscamos un Ingeniero Senior de Aprendizaje Automático altamente experimentado y técnicamente competente para unirse a nuestro equipo. En este rol fundamental, usted será responsable de todo el ciclo de vida de MLOps, desde la optimización hasta la implementación, con un fuerte énfasis en LLMOps. Este puesto exige una combinación sólida de experiencia técnica práctica, pensamiento estratégico y capacidad para fomentar la innovación dentro de un entorno dinámico. **Sus responsabilidades serán:** Desarrollar y gestionar soluciones basadas en modelos de lenguaje grande (LLM), incluidas el desarrollo de capas semánticas, ajuste fino (fine-tuning), evaluación de modelos, estrategias de implementación y el desarrollo de sistemas de agentes y multiagentes. Ser responsable del desarrollo, optimización e implementación integrales de modelos de aprendizaje automático (ML). Garantizar la escalabilidad, eficiencia y fiabilidad de las canalizaciones (pipelines) de ML. Diseñar e implementar estrategias robustas de supervisión y reentrenamiento de modelos. Optimizar la inferencia y el rendimiento de los modelos en entornos productivos. Colaborar estrechamente con científicos de datos, ingenieros y equipos de producto para integrar soluciones de ML. Mejorar los marcos experimentales, la gestión de versiones de modelos y las estrategias de pruebas A/B. Garantizar las mejores prácticas en MLOps, incluida la automatización, la reproducibilidad y la integración y entrega continuas (CI/CD) para ML. Contribuir a las decisiones arquitectónicas y mejorar la infraestructura de ML. Orientar y brindar asesoramiento técnico a ingenieros junior de ML. **Requisitos:** Título universitario en Ciencias de la Computación, Estadística, Matemáticas o un campo cuantitativo relacionado; un máster o doctorado constituye un importante valor añadido. 2\-4 años de experiencia profesional en aprendizaje automático, con un portafolio sólido de modelos desplegados en entornos productivos. Amplia experiencia en LLMOps, incluidos marcos de ajuste fino, ingeniería de prompts y gestión del ciclo de vida de modelos de lenguaje grande, así como experiencia en el desarrollo de sistemas de agentes y multiagentes. Experiencia avanzada y práctica con soluciones de almacén de datos basadas en la nube; se prefiere especialmente experiencia con Snowflake. Dominio de Python y SQL, y experiencia profunda y práctica con frameworks de ML como TensorFlow y PyTorch. Conocimientos sólidos del conjunto más amplio de herramientas de ciencia de datos, incluidas bibliotecas como Scikit\-learn, Pandas y NumPy. Experiencia en la construcción y mantenimiento de canalizaciones de MLOps mediante herramientas como MLflow o Airflow. Se prefiere experiencia con plataformas en la nube (AWS, GCP o Azure) y frameworks de procesamiento de datos a gran escala como Spark o Dask. Nuestros beneficios Planes integrales de atención médica para usted y su familia (financiados por Dow Jones) Días adicionales remunerados (30 días de vacaciones/año) Posibilidad de trabajar de forma remota durante 3 meses/año (programa de desplazamiento) y una semana de trabajo remoto por trimestre Beneficio para comidas con Pluxee (171 EUR/mes adicional a su salario) Planes de jubilación (Dow Jones aportará el 2 % del salario pensionable del afiliado y coincidirá con la contribución del empleado hasta un máximo del 3 %). Seguro de vida Recursos para el bienestar (ayuda de 185 EUR por trimestre, Classpass, Spring Health, etc.) Beneficios para el cuidado familiar y apoyo a cuidadores Cursos de formación en Hone y LinkedIn para su desarrollo profesional continuo Programa de recomendación de empleados **Área de negocio:** Dow Jones \- Tecnología **Categoría del puesto:** Ingeniería de productos de software **Condición sindical:** No sindicalizado / Candidato interno claro y probable **Rango salarial base:** 55.000 \- 70.000 Resumen **Ubicación:** España \- Barcelona **Tipo de contrato:** Jornada completa Aprendizaje automático, LLMOps, Python, SQL, TensorFlow, PyTorch,