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Senior Machine Learning Engineer

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SDG

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Ubicación:
Spain , Barcelona ▼

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Categoría:
TI - Desarrollo de Software

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Tipo de contrato:
Contrato de trabajo

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Salario:

No proporcionado
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Descripción del trabajo:

En SDG Group no hacemos IA por hacer, sino que somos especialistas en ello. Somos una consultora global 100% especializada en Datos e Inteligencia Artificial, con más de 200 expertos multidisciplinarios en IA. Hemos construido más de 100 soluciones de IA que están funcionando ahora mismo en producción para más de 70 clientes de industrias tan diversas como banca, retail, energía y salud. Contamos con 50+ aceleradores propios que nos dan ventaja competitiva, partnerships estratégicos con Microsoft, Google y AWS, y SDG iLabs: nuestro playground de innovación donde probamos lo que el mercado verá en 6 meses. ¿Nuestro nuevo desafío? Hacer crecer aún más el equipo de IA con personas que no solo dominen la técnica, sino que sean capaces de transformar ideas complejas en sistemas de IA que generen impacto real.

Responsabilidades:

  • Desarrollo de soluciones de IA end-to-end - Participarás en todo el ciclo de vida: desde la comprensión del problema de negocio, exploración y preparación de datos, desarrollo y entrenamiento de modelos, hasta el despliegue en producción y monitorización continua
  • Construcción de pipelines y arquitecturas de ML robustas - Diseñarás y desarrollarás pipelines automatizados de datos y modelos utilizando Apache Airflow, Kubeflow, MLflow, y colaborarás en la definición de arquitecturas de ML escalables en Azure, AWS y GCP para ciencia de datos a gran escala
  • Innovación con IA de última generación - Trabajarás en proyectos que van desde algoritmos tradicionales de ML y optimización, hasta IA Generativa aplicando LLMs (GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Llama 3), Transformers, RAG systems, fine-tuning de modelos, y agentes de IA autónomos
  • Experimentación con tecnología puntera - Usarás Azure Databricks, Azure ML, AWS SageMaker, Google Vertex AI, OpenAI, Anthropic Claude, Hugging Face, LangChain, vector databases (Pinecone, Weaviate)... Si es lo más avanzado, estarás trabajando con ello
  • Industrialización con MLOps / AIOps - Implementarás metodologías MLOps y AIOps para garantizar escalabilidad, fiabilidad y mantenibilidad. Establecerás monitoring, detección de data drift, model decay y estrategias de reentrenamiento automático
  • Optimización de modelos para máximo impacto - Realizarás feature engineering avanzado, hyperparameter tuning, optimización de rendimiento y experimentación continua para maximizar métricas de negocio y eficiencia de modelos
  • Liderazgo como referente técnico/a - Mentorizarás a equipos, compartirás conocimiento, establecerás estándares de excelencia en ML y contribuirás a la cultura de innovación continua
  • Transformación de desafíos en valor - Interactuarás directamente con clientes para entender sus necesidades de negocio y traducirlas en soluciones técnicas de IA que generen impacto medible y sostenible

Requisitos:

  • Formación técnica: Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas, Física, Estadística o similar
  • Experiencia en IA: Desarrollo completo de modelos de Machine Learning end-to-end: desde la exploración de datos y feature engineering, hasta el entrenamiento, validación y optimización de modelos. Experiencia práctica desplegando modelos en producción y manteniéndolos en entornos reales con monitorización y reentrenamiento continuo
  • Stack técnico: Dominio de Python, scikit-learn, XGBoost, TensorFlow/PyTorch, Pandas, y experiencia práctica desplegando modelos en AWS, Azure o GCP
  • Cloud & MLOps: Experiencia real construyendo pipelines de ML en producción usando Docker, Kubernetes, Airflow, MLflow o similares
  • Mentalidad de consultoría: Orientación a cliente, resolución de problemas y capacidad de trabajar en entornos dinámicos
  • Que puedas comunicarte tanto en inglés como en castellano para participar en proyectos internacionales

Deseable:

  • Experiencia con IA Generativa: LLMs, fine-tuning, prompt engineering, OpenAI API, LangChain, vector databases
  • Visión arquitectónica: Experiencia diseñando arquitecturas de datos escalables (data lakes, lakehouses, feature stores)
  • Certificaciones: AWS Certified ML Specialty, Google Professional ML Engineer, Azure AI Engineer o similares
Lo que ofrecemos:
  • Contrato indefinido
  • Flexibilidad total. Remoto 100%, híbrido u oficina. Tú decides dónde y cómo trabajas mejor
  • Jornada intensiva en julio y agosto, además de los viernes
  • Apoyo económico para el teletrabajo
  • Acceso a formaciones, certificaciones oficiales (AWS, Google, Azure), conferencias y cursos

Información adicional:

Oferta publicada:
06 de enero de 2026

Tipo de empleo:
Tiempo completo
Tipo de trabajo:
Trabajo remoto
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Requisitos
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  • Manejo de herramientas manuales
  • Experiencia previa en puestos similares
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  • Residir en Rafaela o zonas aledañas
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  • Secundario completo
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  • Manejo de prensa para el procesamiento de materiales
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  • Periodo: Contar con un período de desempleo mayor a 6 meses
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  • Mínimo 6 meses en roles similares (Supermercados, Retail o E-commerce)
  • Secundario completo (Analítico excluyente)
  • Libreta Sanitaria y/o Curso de Manipulación de Alimentos vigente (Preferente)
  • Capacidad de trabajo bajo presión, manejo de tecnología y gran atención al detalle.
Responsabilidades
Responsabilidades
  • Picking & Fulfillment: Preparación de pedidos mediante app en tiempos de respuesta optimizados
  • Control de Calidad: Verificación de órdenes de compra y estado de productos
  • Gestión de Tienda: Reposición de mercadería, control de stock, mantenimiento de góndolas y orden general de la sucursal
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  • No se requiere experiencia previa
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  • Compromiso, responsabilidad y predisposición para el trabajo en equipo
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  • Carga y descarga de mercadería
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  • Posibilidad de incorporación inmediata
  • Experiencia en una empresa líder del rubro
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  • Disponibilidad horaria: Flexibilidad para cumplir diferentes turnos.
  • Movilidad propia: Indispensable para el traslado al lugar de trabajo.
  • Experiencia: En puestos similares de logística o planta.
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  • Graduado con título y experiencia, o estudiante avanzado de la carrera
  • Conocimiento técnico para identificar diferentes tipos de equipos industriales y sus datos característicos (unidades de medida y especificaciones)
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  • Relevar los equipos (activos físicos) en planta de acuerdo al alcance definido, recorriendo la instalación completa
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  • Zapatos de seguridad
  • Secundario completo
  • Ropa de trabajo.
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  • Trabajar en horarios rotativos
  • Jornada de 9 h diarias.
  • Tiempo completo
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