Senior Machine Learning Engineer Valencia
En Lognext llevamos más de 18 años impulsando soluciones tecnológicas que transforman la operativa de nuestros clientes. Actualmente, colaboramos con una empresa del sector téxtil, líder mundial en innovación y producción, que busca potenciar sus estrategias mediante modelización predictiva avanzada aplicada a la planificación de la producción y la optimización de sus centros logísticos.
¿Qué buscamos?
1. Más de 4 años de experiencia como Data Scientist, con formación avanzada en matemáticas, informática, ingeniería o disciplinas afines.
2. Experiencia consolidada en el desarrollo de modelos de predicción sobre series temporales, aplicados a contextos de alta variabilidad, similares a entornos de trading intradía.
3. Dominio de herramientas de análisis y manipulación de datos como NumPy, SciPy, Pandas, y conocimientos intermedios de SQL.
4. Construcción de modelos de machine learning tanto básicos (árboles de decisión, naïve bayes, perceptrón) como complejos, utilizando arquitecturas personalizadas en Keras, TensorFlow o PyTorch.
5. Aplicación de técnicas de interpretabilidad (explainability) como Permutation Importance para evaluar la importancia de variables, junto con métodos de reducción de dimensionalidad como PCA, orientadas a obtener modelos robustos, explicables y alineados con los objetivos del negocio.
6. Experiencia en técnicas avanzadas como Transfer Learning, aprovechando modelos preentrenados para adaptarlos a nuevas problemáticas del negocio.
7. Familiaridad con plataformas de desarrollo ML como AzureML o Databricks, así como con herramientas de control de versiones (GitHub, Azure DevOps).
Principales funciones y responsabilidades
1. Diseñar e implementar modelos predictivos para anticipar la producción, optimizar el reparto entre centros y mejorar la eficiencia operativa de la red de producción.
2. Aplicar técnicas avanzadas de modelización, interpretación y validación de resultados para garantizar modelos robustos y adaptados a la realidad del negocio.
3. Reutilizar y adaptar modelos preentrenados mediante técnicas de transfer learning para acelerar el desarrollo de soluciones personalizadas.
4. Colaborar en entornos de desarrollo colaborativos, aplicando buenas prácticas de versionado, pruebas y despliegue de modelos en entornos productivos.
5. Participar activamente en la integración de modelos dentro de ecosistemas tecnológicos complejos, con visión de escalabilidad y automatización.
Conocimientos valorables
1. Conocimiento y experiencia en MLOps, incluyendo CI/CD, automatización y control de versiones.
2. Experiencia trabajando con datos masivos (TBs) y herramientas de análisis distribuido como PySpark o Koalas.
3. Familiaridad con metodologías ágiles (Scrum, Kanban) y herramientas de gestión como JIRA, Confluence o Docusaurus.
4. Formación especializada en Big Data, Data Science y/o Machine Learning.
5. Experiencia en desarrollo de microservicios con FastAPI, testing con Pytest, y conocimientos en algoritmos de refuerzo (PPO, Q-learning).
6. Experiencia en IA generativa aplicada a proyectos productivos (Llama, DaVinci, GPT, etc.).
7. Conocimientos previos en servicios cloud, especialmente Microsoft Azure.
¿Qué ofrecemos?
1. Salario competitivo y retribución flexible.
2. Formación continua, certificaciones y plan de desarrollo profesional.
3. Flexibilidad horaria y modalidad remota de trabajo.
4. Participación en proyectos estratégicos para una gran compañía del sector textil, donde el análisis predictivo tiene un impacto directo en el negocio.
Únete a un equipo de NEXTERS que va más allá, donde la tecnología, el análisis avanzado y la innovación marcan la diferencia.
#J-18808-Ljbffr