Ml Engineer

Aristocrat - Barcelona

Resumen - Participar en el equipo de MLOps para desarrollar modelos de machine learning end-to-end. - Impactar en la experiencia de jugadores y eficiencia operativa mediante sistemas de recomendación. Responsabilidades - Diseñar, entrenar, evaluar y reentrenar modelos enfocados en sistemas de recomendación. - Desarrollar y supervisar monitoreo de desempeño de modelos. - Fomentar cultura de experimentación con herramientas como MLflow o Weights & Biases. - Definir gobernanza para la promoción de modelos a producción. - Crear plantillas para estandarizar estructuras y comunicación de modelos. - Construir pipelines robustos de entrenamiento y feature engineering. - Colaborar en proyectos incipientes con LLMs, RAG y AI agente cuando aporte valor. - Desarrollar interfaces simples para usuarios no técnicos. - Comunicar resultados y recomendaciones a audiencias técnicas y de negocio. Requisitos - Más de 4 años aplicando ML desde datos hasta despliegue. - Experiencia demostrada con sistemas de recomendación. - Sólidos conocimientos en Python, SQL y librerías ML como PyTorch o TensorFlow. - Experiencia con seguimiento de experimentos y monitoreo en producción. - Familiaridad con plataformas cloud, Docker y Airflow. - Formación cuantitativa o experiencia equivalente. Beneficios - Paquete competitivo de compensación y beneficios. - Bonos anuales, seguro de salud, tiempo libre pagado y planes de retiro. Condiciones - Rol híbrido con 3 días en oficina semanalmente. - Viajes mínimos (hasta 5%).