Machine Learning Engineer (MLE)

Descripción del puesto

¡Ampliamos nuestro equipo de Data!

Invofox es la inteligencia artificial de procesado de documentos para empresas de software. Somos la tecnología de referencia para estos procesos en Europa y actualmente nos estamos expandiendo al resto del mundo🚀.

Somos una empresa estadounidense con sede en Madrid, y actualmente nos encontramos ampliando nuestro equipo de ingenieros, donde podrás tener la oportunidad de crecer profesionalmente tanto como quieras.

🔎Buscamos un Machine Learning Engineer (MLE)🔎

Buscamos un profesional experimentado en machine learning que nos ayude en el diseño, desarrollo y mantenimiento de modelos de IA. Tu objetivo será diseñar, desarrollar y validar prototipos de IA para la resolución de problemas complejos, así como optimizar, mejorar y mantener modelos existentes. Para ello deberás contar con conocimientos avanzados de machine learning (ML) /deep learning (DL) y tener experiencia en programación, procesado de datos y desarrollo de modelos con diferentes frameworks.

Además de las habilidades técnicas, se valoran las habilidades de colaboración y comunicación, así como el compromiso con la formación continua para mantenerse actualizado con los últimos avances en IA.

¡Únete a nuestro equipo y sé parte del futuro de la IA!

Responsabilidades:

• Desarrollo de Modelos: Diseñar, implementar y validar modelos de IA para resolver problemas específicos y lograr ciertos objetivos.
• Preprocesamiento de Datos: Preprocesar datos brutos, limpiar conjuntos de datos, analizar y extraer features relevantes que mejoren la calidad de los modelos.
• Evaluación y Optimización de Modelos: Evaluar y optimizar el rendimiento de los modelos utilizando diversas métricas y técnicas (p. ej. pruning, cuantización, etc.), realizar experimentos de ajuste de hiperparámetros y optimizar los modelos para una mayor precisión, generalización y eficiencia.
• Desarrollo de Prototipos: Construir prototipos y pruebas de concepto para aplicaciones de inteligencia artificial, utilizando conceptos, técnicas, métodos, modelos y algoritmos del estado del arte, realizando diferentes experimentos e iterando hasta lograr los resultados deseados.
• Documentación: Documentar las implementaciones de los modelos de ML, incluyendo las fuentes de datos, las arquitecturas de los modelos, los procedimientos de entrenamiento y los resultados de los experimentos.
• Colaboración: Aprovechar las herramientas proporcionadas por los ingenieros de MLOps y mantener el código actualizado con las últimas versiones de estas, ofreciendo feedback al equipo de MLOps. Colaborar con otros compañeros de Invofox para el correcto desarrollo de los proyectos de ML.
• Formación Continua: Mantenerse al día con los últimos avances en ML, incluyendo nuevos algoritmos, frameworks, herramientas y mejores prácticas, e incorporándolos en los desarrollos cuando sea apropiado.

Conocimientos y experiencia requeridos:

• Desarrollo de software: Python (avanzado), Docker (básico)
• Frameworks de ML/DL: PyTorch/Tensorflow/Scikit-learn
• Tratamiento y visualización de datos: Jupyter/Pandas/Matplotlib
• Sistemas de control de versiones: Git
• Conocimiento teórico avanzado de ML/DL
• Nivel medio en inglés escrito

Conocimientos y experiencia deseables:

• Librerías de ML/DL: Huggingface/PyTorch Lightning
• Monitorización y logging: Arize/Neptune/Grafana/ELK Stack
• Bases de datos no-SQL: MongoDB
• Infraestructura cloud: AWS/GCP/Azure (especialmente en el contexto de despliegue y escalabilidad de modelos de IA)
• Experiencia en técnicas de data augmentation
• Conocimiento teórico avanzado de LLMs
• Experiencia en el uso de LLMs
• Experiencia en paradigma de desarrollo clean architecture
  

Qué ofrecemos:

• Salario competitivo y bonificaciones basadas en el rendimiento.
• Desarrollo de una carrera profesional en una empresa en pleno crecimiento.
• Contrato indefinido.
• 23 días de vacaciones + 1 día adicional por antigüedad en la empresa.
• Trabajo híbrido: 1 día de trabajo presencial en nuestras oficinas en Madrid (los miércoles), trabajo en remoto el resto de la semana.
• Los días que vayas a la oficina te brindamos comida, café y fruta fresca.
• Retribución flexible con Cobee (comida, transporte, seguro médico).
• Elige tu OS preferido para trabajar.