Somos una Consultora de Recursos Humanos especializada en la captación de talento para organizaciones empresariales. En ISPROX tenemos el objetivo de seleccionar talento para las compañías que mejor cuiden el capital humano y tengan en el centro de sus políticas a las personas. Apostamos por estar cerca de nuestros clientes y candidatos con una amplia red de delegaciones en España, Francia, Portugal, Holanda y México.

En ISPROX buscamos un/a Machine Learning Engineer apasionado por convertir grandes volúmenes de datos industriales en soluciones predictivas y procesos automatizados que impacten directamente en la eficiencia del negocio.

Si eres la persona seleccionada tu objetivo será diseñar, desarrollar y desplegar modelos de aprendizaje automático y soluciones de IA que permitan extraer valor de los datos operativos. Serás el responsable de que las máquinas no solo ejecuten tareas, sino que aprendan a optimizarlas, mejorando la toma de decisiones y habilitando servicios avanzados como el mantenimiento predictivo.

¿Cuáles serán tus responsabilidades?

- Desarrollar, entrenar y optimizar modelos de Machine Learning y Deep Learning adaptados a entornos industriales.

- Preparar, limpiar y transformar datos complejos para su posterior análisis y modelización.

- Implementar pipelines de datos y flujos de entrenamiento automatizados, asegurando el despliegue en producción y su posterior monitorización.

- Trabajar codo con codo con los equipos de desarrollo de software, ingeniería mecánica y negocio para identificar y ejecutar casos de uso de alto impacto.

- Evaluar el rendimiento de los modelos en entornos reales y proponer evoluciones constantes.

- Garantizar la reproducibilidad de los experimentos y el cumplimiento de las buenas prácticas de desarrollo y gobernanza de datos.

Requisitos

- Formación de Grado en Ingeniería Informática o disciplinas afines.

- Experiencia de entre 3 y 5 años desarrollando y desplegando modelos de ML en entornos productivos reales.

- Dominio avanzado de Python (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).

- Sólidos conocimientos en manipulación de datos con Pandas y NumPy.

- Experiencia con bases de datos SQL y NoSQL.

- Uso de Docker, Kubernetes, y herramientas como MLflow o similares.

- Experiencia en servicios Cloud (AWS, Azure o GCP).

- Control de versiones con Git, diseño de APIs e integración de sistemas.

- Experiencia previa en proyectos de IA aplicada al sector industrial o de negocio.