Descripción de la oferta
¿Estás buscando un proyecto estable y sostenible donde puedas desarrollar tu talento? ¿Quieres formar parte de la marca agrícola John Deere, líder indiscutible en su sector? Te estamos buscando. Si sus habilidades, experiencia y cualificaciones coinciden con las de esta descripción del puesto, no demore su solicitud. La persona seleccionada formará parte del concesionario más grande de la red John Deere a nivel nacional y europea. ¡Desarrolla tu carrera profesional y talento en nuestra compañía! ¡Te estamos esperando! Tus principales responsabilidades Diseñar, entrenar y evaluar modelos de ML/DL alineados con objetivos de negocio e integrados en pipelines end-to-end. Construir y mantener pipelines automatizados de datos y ML (ingestión, feature engineering, entrenamiento, validación, registro y despliegue). Implementar prácticas de MLOps : CI/CD para modelos, tests automatizados, contenedorización y despliegues controlados en cloud. Garantizar reproducibilidad y trazabilidad : versionado de datos, código y modelos; experiment tracking y metadatos. Monitorizar modelos en producción (deriva, métricas de negocio, latencia, errores) y activar reentrenamientos . Colaborar con equipos de producto y stakeholders para definir requisitos, métricas de éxito e impacto. Liderar decisiones técnicas, estándares de arquitectura y mentorización de perfiles junior. Velar por principios de IA responsable : seguridad, privacidad, sesgos, explicabilidad y cumplimiento normativo. Requisitos Grado en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas, Estadística, Física o similar. Valorable máster en IA, ML, Data Science o MLOps . ≥ 3–4 años de experiencia en desarrollo y puesta en producción de modelos de ML/DL. Dominio de Python y ecosistema ML (pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch y/o TensorFlow). Experiencia real en pipelines de ML en producción (más allá de notebooks). Uso de orquestadores (Airflow, Kubeflow…) y herramientas de experiment tracking / model registry (MLflow o similares). Despliegue automatizado con Docker, Kubernetes y servicios cloud (AWS, GCP o Azure). Buenas prácticas de ingeniería de software : Git, testing, code review, CI/CD. Capacidad de comunicación con perfiles técnicos y no técnicos. Se valorará Certificaciones Cloud (AWS, GCP, Azure) y/o específicas de IA / MLOps. Habilidades Comunicación clara y adaptación al interlocutor. Trabajo en equipo y colaboración multidisciplinar. Pensamiento crítico y resolución de problemas. Orientación a producto e impacto en negocio. Autonomía, organización y responsabilidad. Curiosidad y aprendizaje continuo. Qué te ofrecemos Incorporación a un proyecto estable dentro de una compañía líder del sector. Salario competitivo acorde a experiencia y valía profesional. Horario laboral diseñado para facilitar la conciliación entre la vida profesional y personal. Descuento en seguro médico privado. Excelente clima laboral y entorno de trabajo profesional. xcskxlj Formación continua y posibilidades reales de desarrollo.
