Machine Learning Engineer
TalentHackers Barcelona, Catalonia, Spain
Staffing and Recruiting · 11-50 employees
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About the role
Design, develop, and industrialize machine learning and artificial intelligence solutions from experimentation to production. Collaborate with multidisciplinary teams including data scientists, data engineers, and DevOps to build scalable inference systems and intelligent agents.
What they look for
Requirements
Requires a degree in Computer Science, Engineering, Mathematics, or Physics, along with strong Python programming skills and experience with ML frameworks. Senior roles require additional expertise in distributed architectures, Kubernetes, MLOps, and cloud infrastructure.
Full description
Descripción de la compañía
Compañía tecnológica vinculada a uno de los principales grupos financieros del mercado español, inmersa en un ambicioso proceso de crecimiento y transformación tecnológica. Su área de Inteligencia Artificial está construyendo equipos especializados para desarrollar e industrializar soluciones de Machine Learning, IA generativa y agentes inteligentes con impacto real y a gran escala.
Misión y ubicación del puesto
Buscamos Machine Learning Engineers con diferentes niveles de seniority para incorporarse al equipo de Inteligencia Artificial en Madrid o Barcelona.
Tu misión será participar en el diseño, desarrollo e industrialización de soluciones de IA, llevando modelos desde las primeras fases de experimentación hasta entornos productivos robustos y escalables.
Según tu experiencia, podrás evolucionar desde la implementación y despliegue de modelos hasta asumir responsabilidades sobre arquitectura, decisiones técnicas y mentoring de otros ML Engineers.
Ubicación: Madrid / Barcelona
Descripción de responsabilidades
Formarás parte de un equipo multidisciplinar trabajando junto a Data Scientists, Data Engineers, arquitectos IT y especialistas DevOps.
Entre tus principales responsabilidades estarán:
- Diseñar e implementar casos de uso de Machine Learning e Inteligencia Artificial.
- Desarrollar, desplegar e industrializar modelos de ML en producción.
- Construir sistemas de inferencia tanto batch como en tiempo real.
- Desarrollar soluciones basadas en LLMs, RAG y agentes inteligentes.
- Crear e integrar APIs y servicios relacionados con modelos de IA.
- Realizar testing, monitorización y optimización del rendimiento de los modelos.
- Participar en revisiones de código y buenas prácticas de ingeniería.
- Documentar arquitecturas e implementaciones técnicas.
- Colaborar estrechamente con equipos de Data Science, Data Engineering, arquitectura y DevOps.
Para perfiles de mayor seniority, el puesto también incluirá:
- Diseñar arquitecturas de IA complejas y escalables.
- Participar en la evolución de plataformas cognitivas empresariales.
- Definir patrones y buenas prácticas de industrialización y MLOps.
- Revisar arquitecturas y tomar decisiones técnicas.
- Coordinar y mentorizar a otros ML Engineers.
Requisitos esenciales
- Formación en Ingeniería Informática, Ciencias de la Computación, Matemáticas, Física o disciplinas similares.
- Experiencia desarrollando soluciones con Python y programación orientada a objetos.
- Conocimientos sólidos de Machine Learning.
- Experiencia con frameworks como PyTorch, TensorFlow o Hugging Face.
- Experiencia con Git y buenas prácticas de desarrollo de software.
- Conocimientos de Docker y entornos contenerizados.
- Experiencia o conocimientos en APIs REST y bases de datos.
- Capacidad para trabajar con equipos multidisciplinares.
- Interés por desarrollar soluciones de IA que lleguen realmente a producción.
Para posiciones senior/master se requiere además experiencia en:
- Arquitecturas distribuidas.
- Kubernetes.
- MLOps y pipelines de CI/CD.
- Infraestructura cloud en AWS, Azure o GCP.
- Diseño e industrialización de sistemas de IA en producción.
Requisitos deseables
Se valorará especialmente:
- Experiencia trabajando con LLMs e IA generativa.
- Conocimiento de frameworks como LangChain.
- Experiencia desarrollando agentes inteligentes.
- Experiencia construyendo arquitecturas RAG (Retrieval-Augmented Generation).
- Haber desplegado modelos de Machine Learning en producción, tanto batch como real time.
- Experiencia con plataformas de ML empresariales.
- Certificaciones relacionadas con Machine Learning o Cloud en AWS, Azure o GCP.
- Conocimientos de observabilidad, monitorización y optimización de modelos.
- Autonomía, curiosidad tecnológica y orientación al aprendizaje continuo.
Por qué unirse a la compañía
Tendrás la oportunidad de incorporarte a un entorno tecnológico en fuerte crecimiento, participando en una transformación donde la Inteligencia Artificial tiene un papel estratégico. Trabajarás en proyectos de ML e IA generativa pensados para funcionar en producción y a gran escala, junto a equipos especializados en Data Science, ingeniería, arquitectura y DevOps. Es una oportunidad especialmente interesante para profesionales que quieran combinar Machine Learning con ingeniería de software, cloud y MLOps, y evolucionar hacia arquitecturas avanzadas de IA.
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