Job Description
En IXEN buscamos un/a Machine Learning Engineer con 1-2 años de experiencia para unirse a nuestro equipo de Development. Tu objetivo será colaborar en la transformación de datos en soluciones reales, participando en la construcción y despliegue de modelos que aporten valor a nuestro producto, mientras sigues aprendiendo y desarrollándote junto al resto del equipo.
- Desarrollo de modelos: Entrenar, evaluar y optimizar modelos de Machine Learning (supervisados y no supervisados) para resolver problemas de negocio.
- Extraer, limpiar y transformar grandes volúmenes de datos para asegurar su calidad antes de alimentar los algoritmos.
- Colaborar en el despliegue de los modelos creando APIs (por ejemplo, con FastAPI o Flask) y empaquetándolos en contenedores (Docker).
- Supervisar el rendimiento de los modelos una vez están en producción, detectando desviaciones (data drift o concept drift) y reentrenándolos cuando sea necesario.
- Colaborar estrechamente con Data Engineers (para asegurar el flujo de datos) y con los equipos de Producto/Negocio (para entender los requisitos y presentar resultados).
- Mantenimiento de código: Escribir código limpio, modular, testeable y bien documentado.
🚀 ¿Qué ofrecemos para que quieras venirte a IXEN?
- Contrato indefinido.
- Horario (flexible) de L a J de 9h a 18:30h y viernes de 8h a 15h.
- 50% teletrabajo (el mes de agosto y navidad 100% teletrabajo)
- 23 días de vacaciones.
- Formación y certificaciones (¡equipo 100% certificado!).
💡 Beneficios Extra
- Seguro médico + dental (50% subvencionado).
- Retribución flexible (comida, transporte, guardería, descuentos).
- Plan de carrera personalizado.
- Regalo de cumpleaños 🎁.
- Ambiente cercano y buen rollo: team buildings, afterworks, Navidad, etc.
Requirements
- Experiencia: Entre 1-2 años de experiencia demostrable trabajando en roles de Machine Learning, Data Science o similar.
- Programación: Dominio avanzado de Python y su ecosistema orientado a datos (Pandas, NumPy, Scikit-learn).
- Fundamentos de Machine Learning: Comprensión sólida y matemática de algoritmos clásicos (Regresión, Árboles de Decisión, Random Forest, Gradient Boosting, K-Means) y de las métricas de evaluación adecuadas para cada problema.
- Bases de Datos: Fluidez escribiendo consultas en SQL para la extracción y manipulación de datos desde bases de datos relacionales.
- Control de versiones e Ingeniería de Software: Uso habitual de Git (control de ramas, Pull Requests) y buenas prácticas de desarrollo.
- Inglés conversacional avanzado: Capacidad para comunicarte sin que el idioma sea una barrera. Necesitarás entender requerimientos, participar en reuniones con cliente y expresar tus ideas de forma clara
- Valorable: conocimientos en algún proveedor Cloud (AWS, Googl o Azure), familiaridad con frameworks de Deep Learning (PyTorch o TensorFlow).