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Data Scientist / Machine Learning Engineer

Summary

This Data Scientist / Machine Learning Engineer role involves designing, training, and deploying AI models into production environments using Python, deep learning frameworks, and cloud platforms like Azure or Google Cloud. The position is hybrid in Barcelona and focuses on end-to-end model lifecycle management, including NLP tasks and MLOps practices.

Data Scientist / Machine Learning Engineer | Barcelona | Híbrido

Los candidatos deben tomarse el tiempo de leer atentamente todos los elementos de este anuncio de empleo. Por favor, envíen su solicitud sin demora.

Buscamos un/a Data Scientist / Machine Learning Engineer con experiencia en el desarrollo, integración y productivización de modelos de Machine Learning e Inteligencia Artificial.


Modalidad híbrida: aproximadamente 2 días presenciales al mes

  • Diseñar, entrenar y validar modelos de Machine Learning y Deep Learning.
  • Participar en proyectos de clustering, clasificación, regresión y detección de anomalías.
  • Aplicar técnicas de NLP para extracción de información, resumen automático y análisis semántico.
  • Integrar modelos de IA/ML en pipelines y entornos productivos.
  • Realizar estudios de viabilidad y Pruebas de Concepto (POC) para nuevos casos de uso.
  • Participar en validaciones funcionales y despliegues en Azure y/o Google Cloud.
  • Documentar las soluciones desarrolladas y colaborar en la formación de usuarios y equipos técnicos.
  • Trabajar bajo estándares de IA Responsable y normativa europea aplicable a Inteligencia Artificial.

Experiencia y conocimientos en:



  • Python y Machine Learning.
  • Frameworks como TensorFlow, PyTorch y scikit-learn.
  • Técnicas de embeddings, NLP, Deep Learning y modelos de IA generativa.
  • Servicios Cloud relacionados con IA, especialmente Azure OpenAI y/o Google Cloud, valorándose experiencia con herramientas como Gemini, Model Armor, Document AI, Agent Space, Workflow o Cloud Run Functions.
  • Herramientas AutoML como PyCaret.
  • Visualización de datos y elaboración de informes analíticos.
  • Arquitecturas de microservicios y comunicación entre servicios.
  • CI/CD y Git para automatización de desarrollo y despliegues.
  • Bases de datos SQL y NoSQL, especialmente PostgreSQL, Redis y Elasticsearch.
  • Metodologías ágiles. xqbhyrx

Se valorará formación universitaria técnica relacionada con Data Science, Inteligencia Artificial, Informática, Matemáticas, Estadística, Física o áreas afines

Buscamos una persona con capacidad para trabajar de forma autónoma, orientación práctica y experiencia llevando soluciones de IA desde la experimentación hasta su integración en entornos productivos.


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