Wallapop es una startup en fase de expansión con sede en Barcelona, impulsada por el propósito de empoderar a las personas para adoptar un modo de consumo más consciente y humano. Creemos en un mundo donde la economía colaborativa sea la norma. Esto es lo que nos impulsa. Wallapop opera en España, Italia y Portugal, ofreciendo un catálogo de varios cientos de millones de productos y servicios. Impulsados por la innovación técnica y la mejora continua, combinamos la escala y la confianza de los clasificados con la comodidad y el alcance de los marketplaces. Nuestra misión es habilitar un ecosistema comercial interconectado, haciendo que la compra y venta de segunda mano sea la norma mediante un uso inteligente de la tecnología. Avalados por destacados inversores como Accel, Insight Partners y Naver Corp, nuestra valoración total asciende a 806 millones de EUR, y actualmente iniciamos nuestro viaje internacional con el objetivo de convertirnos en la mejor plataforma mundial para el comercio de bienes únicos. **El reto** Wallapop genera miles de millones de puntos de datos diariamente. Con una infraestructura de datos ya consolidada, nuestro área de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático está ganando un impulso significativo. A medida que escalamos, enfrentamos el emocionante reto de llevar nuestra plataforma de ML al siguiente nivel para respaldar soluciones complejas en Personalización, Búsqueda, Confianza y Seguridad, y Logística. Como **Ingeniero/a Senior de Aprendizaje Automático**, liderarás la evolución de nuestra plataforma de ML y de nuestras prácticas de MLOps. Colaborarás estrechamente con científicos de datos, ingenieros de datos y equipos DevOps para definir una visión que equilibre innovación y fiabilidad, garantizando que nuestros modelos escalen eficientemente para servir a millones de usuarios. **Qué harás** * Iterarás y mantendrás la plataforma de ML de Wallapop, identificando oportunidades para mejorar su velocidad, fiabilidad y facilidad de mantenimiento. Definirás la visión a largo plazo y la hoja de ruta para MLOps. * Trabajarás codo con codo con científicos de datos para apoyar sus esfuerzos, asegurando que cuenten con las herramientas necesarias para desarrollar, desplegar y supervisar modelos escalables de forma eficiente. * Definirás y promoverás buenas prácticas de ingeniería (estándares de codificación, pruebas, CI/CD) dentro del dominio del aprendizaje automático. * Colaborarás con los equipos de Ingeniería de Datos y DevOps para alinear el desarrollo de ML con los estándares de infraestructura y gobernanza de datos de toda la empresa. * Investigarás e integrarás nuevos frameworks y herramientas (por ejemplo, para modelos de lenguaje de gran tamaño o inferencia en tiempo real) para mantener nuestra pila tecnológica moderna y eficaz. **Qué buscamos** * Experiencia demostrable en el diseño y gestión de plataformas y pipelines de ML listos para producción. Comprendes todo el ciclo de vida, desde la experimentación hasta la supervisión. * Conocimiento profundo de los componentes de **AWS** (SageMaker, Lambda, S3) y de la orquestación de contenedores con **Kubernetes**. * Sólida formación en ingeniería de software y dominio avanzado de **Python**, Git y flujos de trabajo de CI/CD. Escribe código robusto y fácil de probar. * Experiencia con arquitecturas de ML en tiempo real, aprovechando herramientas como **Kafka** para la ingesta y la inferencia con baja latencia. * Experiencia práctica con bases de datos vectoriales o infraestructuras de búsqueda semántica (por ejemplo, OpenSearch, Vertex AI), incluida la optimización de indexación y recuperación. * Conocimiento del ecosistema general de ML, como herramientas de orquestación/seguimiento (Flyte, MLFlow, Feast) y bibliotecas estándar (Pandas, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch). * Competencia profesional en **inglés** y **español**, con capacidad para explicar conceptos técnicos complejos a distintos grupos de interés. **Qué sería un plus** * Experiencia práctica con modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), arquitecturas RAG y bibliotecas como LangChain o LlamaIndex. * Conocimiento de tecnologías Big Data como Spark o Beam. * Experiencia con herramientas de Ingeniería de Datos como Airflow, dbt o Datahub. * Experiencia con otras plataformas en la nube además de AWS, como GCP o Azure. Ten en cuenta que todos nuestros puestos están ubicados en Barcelona. Aplicamos un modelo híbrido donde prima la flexibilidad. Nos comprometemos a un mínimo de 6 días presenciales al mes en la oficina. Cada equipo se autorregula para decidir la frecuencia y los rituales presenciales o remotos. Wallapop es una empresa que promueve la igualdad de oportunidades. Celebramos la diversidad y estamos comprometidos con la creación de un entorno inclusivo para todos los empleados, porque queremos que Wallapop sea un lugar para todas las personas. Además de la oportunidad de contribuir a un producto ágil y trabajar juntos para alcanzar nuestra misión significativa, ofrecemos los siguientes **Beneficios y ventajas**: * Paquete competitivo de acciones ficticias (phantom shares) para todos los empleados * Generoso presupuesto anual individual para formación: 2 000 € * Clases de inglés, catalán y español, tanto grupales como individuales, integradas en la jornada laboral * Seguro médico privado con Alan * Horario laboral flexible + viernes intensivos * Remuneración flexible deducible del salario bruto (cheques para guardería/alimentación/transporte) * Plan de gimnasio y bienestar, incluido fisioterapeuta en la oficina * Generoso programa de recomendaciones y donaciones benéficas * Bonos por bodas y nacimientos * Wallapop Renta (apoyo fiscal para ingresos) * Plan mensual gratuito para envíos, promociones y recogida a domicilio en nuestros servicios * Regalos por aniversarios laborales y sorpresas de cumpleaños * Contribución mensual a tu conexión WIFI, incluida en la nómina * Pago único basado en el paquete de compensación para equipar tu oficina en casa * Paquete de reubicación (apoyo económico y asesoramiento legal) y patrocinio de visados, si procede * 26 días de vacaciones al año * Equipamiento informático de última generación a tu elección (últimos modelos de Apple o Windows) ¿Cómo es **el proceso de contratación** para este puesto? *\*\*Ten en cuenta que todas las entrevistas se realizan de forma remota mediante Hangouts.\*\** * **Entrevista inicial** \- dirigida por Adquisición de Talento, centrada en ofrecer más información sobre el puesto y la empresa, así como en revisar tu experiencia, motivación y expectativas. Suele durar entre 45 y 60 minutos. * **Evaluación técnica** \- se te asignará un reto para evaluar las competencias técnicas requeridas para el puesto. * **Entrevista técnica** \- dirigida por el equipo central, centrada en las competencias técnicas y la capacidad de ejecutar en un contexto determinado. Suele durar entre 60 y 90 minutos. * **Entrevista con partes interesadas** \- dirigida por el equipo de contratación y las partes interesadas relevantes, centrada en la capacidad de colaborar y entregar resultados en un entorno multifuncional. Suele durar 60 minutos. * **Entrevista de adecuación cultural** \- dirigida por entrevistadores especializados en cultura, centrada en la alineación con el propósito y la propuesta de valor de Wallapop. Suele durar 60 minutos. * **Oferta** \- si eres el candidato ideal, se discutirá tu oferta en una llamada con Adquisición de Talento y posteriormente se confirmará por escrito.