Ingeniero de Datos

Ingeniero/a de Datos

Experiencia: 2-5 años

Ubicación: Híbrido
Tipo de contrato: Tiempo completo
Sector: Ad Tech con fuerte componente de IA

Descripción del puesto

Buscamos un/a Ingeniero/a de Datos con experiencia en la preparación de datasets para proyectos de Machine Learning y una mentalidad orientada a la integración y puesta en producción de modelos. Formarás parte de un equipo interdisciplinar, colaborando estrechamente con Data Scientists y desarrolladores back-end para asegurar que los datos, modelos y servicios estén perfectamente alineados con nuestra aplicación web.

Responsabilidades

- Preparar, transformar y mantener conjuntos de datos para el entrenamiento y evaluación de modelos de Machine Learning.

- Desarrollar servicios y endpoints para la integración de modelos entrenados dentro de una arquitectura web moderna.

- Colaborar con el equipo de back-end en el diseño e implementación de la capa de datos y su integración en la aplicación.

- Asegurar la calidad, trazabilidad y actualización continua de los datos utilizados en los modelos.

- Documentar procesos y mantener buenas prácticas en el manejo de datos y despliegue de servicios.

Requisitos

- Experiencia trabajando con lenguajes como Python (principal)

- Conocimientos sólidos en bases de datos relacionales, especialmente MySQL.

- Familiaridad con plataformas cloud, en especial AWS (S3, Lambda, RDS, etc.).

- Experiencia en diseño y consumo de APIs RESTful.

- Capacidad de trabajo en equipo y comunicación efectiva con perfiles técnicos y no técnicos.

Se valorará

- Experiencia con Databricks

- Experiencia con APIs de plataformas de anuncios

- Experiencia previa en proyectos de ML o MLOps.

- Conocimientos en orquestación de pipelines de datos.

- Experiencia con herramientas de versionado de datos o experimentos (como DVC, MLflow, etc.).

- Buenas prácticas de CI/CD aplicadas a proyectos de datos y modelos.

Lo que ofrecemos

- Incorporarte a un equipo innovador y multidisciplinario.

- Flexibilidad horaria y opción de trabajo híbrido

- Proyectos reales con impacto directo en el producto.

- Oportunidades de crecimiento y formación en tecnologías punteras.