Senior Machine Learning Engineer Empleos

Senior Machine Learning Engineer

SDG

Ubicación:
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Categoría:
TI - Desarrollo de Software

Tipo de contrato:
Contrato de trabajo

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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Oferta publicada:
06 de enero de 2026

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