Ofertas de empleo para machine-learning

• Nivel de experiencia---
• Tipo de contratoA tiempo completo
• PublicadaNueva

Python Aprendizaje automático Ciencia de datos AutoCAD Minería de datos Aprendizaje Inteligencia artificial Reconocimiento de patrones Ciencias de la computación Máquinas herramienta Azure C++ Docker Cloud Coumputing AWS Machine Learning

INGENIERO DE MACHINE LEARNING Y VISIÓN COMPUTACIONAL

¡ÚNETE A NUESTRO EQUIPO!

En Elite Sports 17, S.L., empresa valenciana respaldada por un potente holding australiano, desarrollamos e invertimos en proyectos relacionados con el deporte, la automoción, la tecnología y el entretenimiento.

Actualmente buscamos un Ingeniero de Machine Learning y Visión Computacional para incorporarse a nuestro equipo de desarrollo e investigación aplicada.

La persona seleccionada participará en el desarrollo de un proyecto tecnológico internacional basado en el análisis inteligente de imagen y vídeo. Buscamos un perfil capaz de trabajar con detección, seguimiento e identificación de múltiples personas y objetos en entornos dinámicos.

Visítanos en www.elitesports17.com

¿QUÉ OFRECEMOS?

• Puesto 100 % PRESENCIAL en nuestra nueva nave industrial propia en Picanya, Valencia.

• Horario de lunes a viernes, de 9:00 a 18:00, con una hora de descanso para comer.

• Jornada intensiva en agosto.

• Flexibilidad en horarios de descanso y comidas.

• Instalaciones de más de 2.000 m² con oficinas modernas, cocina equipada, duchas individuales, sala de descanso con chaise longue, televisión, sala de juegos, mesa de ping-pong y terraza chill-out con barbacoa.

• Contrato indefinido desde el primer día.

• Salario acorde con la experiencia y el nivel técnico demostrado.

• Ambiente de trabajo joven, técnico y multidisciplinar.

• Participación directa en el desarrollo y lanzamiento de un producto tecnológico propio.

• Proyectos internacionales con presencia en Australia, Canadá, Estados Unidos, EAU, Sudáfrica y otros mercados.

• Formación continua, desarrollo profesional y posibilidad de viajar a nuestras oficinas en el extranjero.

• Seguro individual de accidentes para cada empleado.

• Bonificaciones por rendimiento individual y de equipo.

IMPORTANTE

• No se contempla trabajo remoto ni híbrido.

• Buscamos perfiles técnicos con experiencia práctica y capacidad para aportar valor desde el primer día.

• No buscamos un perfil centrado exclusivamente en IA generativa, prompting, RAG o modelos de lenguaje.

• Se valorarán proyectos profesionales, académicos o personales cuando incluyan una participación técnica claramente demostrable.

• Parte de la información técnica del proyecto está sujeta a confidencialidad.

• Se ruega no aplicar si no se cumplen los requisitos esenciales.

¿QUÉ BUSCAMOS?

Buscamos un perfil técnico, resolutivo y orientado al detalle, con capacidad para desarrollar soluciones reales de visión computacional y Machine Learning aplicadas al análisis de imagen y vídeo.

La persona seleccionada trabajará en problemas relacionados con:

• Detección y seguimiento simultáneo de múltiples personas y objetos.

• Conservación de identidades durante cruces, oclusiones y desapariciones temporales.

• Análisis de trayectorias, movimientos e interacciones.

• Procesamiento temporal de secuencias de vídeo.

• Transformación de resultados visuales en datos estructurados.

• Optimización de modelos y pipelines para conseguir tiempos de procesamiento reducidos.

• Evaluación y mejora continua de la precisión del sistema.

REQUISITOS IMPRESCINDIBLES

• Experiencia profesional trabajando con Python.

• Conocimientos sólidos de Computer Vision y tratamiento de imagen y vídeo.

• Experiencia práctica con OpenCV y PyTorch.

• Experiencia entrenando, ajustando y evaluando modelos de Deep Learning.

• Experiencia preparando, limpiando, estructurando y anotando datasets para IA.

• Conocimientos de detección, segmentación y pose estimation.

• Experiencia con modelos YOLO, preferiblemente YOLOv8, YOLO11 o arquitecturas similares.

• Conocimientos de tracking multiobjeto y asociación temporal de detecciones.

• Capacidad para evaluar modelos mediante métricas objetivas y realizar análisis de errores.

• Capacidad para optimizar el rendimiento y acelerar procesos de inferencia.

• Capacidad para escribir código limpio, modular, mantenible y eficiente.

• Mentalidad resolutiva y orientación práctica a resultados.

VALORAREMOS TAMBIÉN

• Experiencia con ByteTrack, BoT-SORT, OC-SORT, DeepSORT u otros sistemas de tracking.

• Conocimientos de Re-Identification y conservación de identidades.

• Experiencia con RF-DETR, RT-DETR, RTMPose, ViTPose, SAM u otros modelos modernos de visión.

• Experiencia analizando acciones o patrones temporales en vídeo.

• Conocimientos de homografías, calibración de cámaras y sistemas multicámara.

• Conocimientos de NVIDIA CUDA y optimización GPU.

• Experiencia con TensorRT y ONNX.

• Experiencia con DeepStream, GStreamer y FFmpeg.

• Experiencia utilizando Ultralytics, Roboflow, CVAT o herramientas similares.

• Conocimientos de Azure, AWS u otras infraestructuras cloud.

• Experiencia con Docker, APIs y MLOps.

• Conocimientos básicos de C++.

• Experiencia desplegando modelos de visión computacional en producción.

TAREAS PRINCIPALES

• Desarrollo y entrenamiento de modelos de visión computacional y Deep Learning.

• Desarrollo de sistemas de detección, seguimiento e identificación en imagen y vídeo.

• Preparación, limpieza, anotación y estructuración de datasets.

• Integración de información visual, espacial y temporal.

• Evaluación y comparación de modelos y estrategias de tracking.

• Análisis de falsos positivos, falsos negativos y cambios incorrectos de identidad.

• Desarrollo de pruebas de concepto y validación de nuevas soluciones.

• Optimización de pipelines y aceleración de procesos de inferencia.

• Integración de modelos con otros componentes de software.

• Generación de resultados estructurados para su incorporación a una plataforma.

• Documentación de experimentos, resultados y decisiones técnicas.

• Colaboración con equipos técnicos internacionales.

¿QUÉ TIPO DE PERSONA ENCAJARÁ MEJOR?

• Una persona que disfrute programando, experimentando y resolviendo problemas complejos.

• Que tenga iniciativa y sea capaz de transformar una idea en una primera implementación funcional.

• Que sepa comenzar con una solución sencilla y aumentar su complejidad cuando los resultados lo justifiquen.

• Que pueda evaluar de forma rigurosa si una solución funciona realmente.

• Que se adapte bien a un entorno técnico, dinámico y multidisciplinar.

• Que tenga curiosidad, atención al detalle y ganas de participar en el lanzamiento de un producto internacional.

¿TE MOTIVAN LOS RETOS Y QUIERES DESARROLLAR PROYECTOS DE IMPACTO GLOBAL?

¡Únete a Elite Sports 17 y forma parte de algunos de los proyectos tecnológicos más innovadores del mercado internacional!

• Nivel de experiencia---
• Tipo de contratoA tiempo completo
• Publicada9 nov.

. Python SaaS Machine Learning Office

Celonis is the trusted platform to industrialize Enterprise AI. At our core is the Celonis Context Model — which combines process data, business knowledge, and intelligence into a living digital twin of the enterprise that AI can actually understand, turning AI's operational blind spots into operational clarity. World's leading companies trust Celonis and its global ecosystem of partners to make their AI agents, people, systems, and processes work together, achieving transformational outcomes. We believe there's a massive opportunity to unlock global productivity and sustainability by giving AI the context to understand how every business process really works. Join our mission to make processes work for people, companies, and the planet.

The Team:

Celonis Services is a strategic organization focused on optimizing our customers' business processes through technical expertise. We integrate Consulting Services, Academy, and Customer Support to deliver comprehensive solutions. As thought leaders with deep product, technical, and domain expertise, we specialize in implementing Celonis to drive the adoption of process intelligence, ultimately transforming and improving our customers' core business operations. We achieve this by leveraging our best practices, extensive delivery experience, award-winning enablement programs, and robust support infrastructure.

The Role:

As a Lead AI Deployment Architect, you will work directly with customers to understand their problems and design, deploy and scale innovative AI solutions and automations using our Process Intelligence platform. In a pre-sales and post sales capacity you will work closely with other AI experts across Product & Engineering and GTM to standardize these solutions and bring them to our customer base at scale. We are ideally looking for individuals with in-depth practical experience in delivering solutions to our customers.

The work you’ll do:

• Architect & Deploy: Prototype, develop, and scale end-to-end AI solutions tailored to customer needs, leveraging Python, LLM-based architectures (RAG), and Machine Learning models.
• Strategic Alignment: Pitch the Celonis AI value proposition to C-level stakeholders, aligning our Process Intelligence capabilities with their broader enterprise AI strategy.
• Scale Innovation: Identify high-impact AI use cases across the Celonis platform and package them into scalable, repeatable offerings (e.g., via the Machine Learning Workbench).
• Lead Lighthouse Projects: Define and execute the technical roadmap for AI Lighthouse customers, ensuring successful value realization from pilot to production.
• Cross-Functional Feedback: Act as the technical voice of the customer, collaborating with Product & Engineering to influence the roadmap for AI Agents and automation capabilities.
• Enablement & Evangelism: Train internal teams on AI deployment best practices and share success stories to elevate the organization’s technical maturity.
• Full-Stack Implementation: Design and architect deployments that seamlessly integrate AI, Process Intelligence, and Automation into complex enterprise IT landscapes.
  
  

The preferred qualifications you need:

• Experience in an analytical role with the objective to demonstrate or secure value through business data analysis, business process improvement and/or respective Software deployment. Ideally in a customer-facing role with a Consultancy or Business Software / SaaS Provider. Alternatively in an Inhouse role (e.g. Center of Excellence for Data Mining / Analytics / Intelligence) within an Enterprise.
• Proven experience developing AI solutions for enterprises, with a strong portfolio showcasing successful use cases solving real-world problems.
• Proficiency in programming languages such as Python
• Excellent problem-solving skills, analytical thinking, and attention to detail, with a track record of delivering high-quality solutions under tight deadlines.
• Strong communication and collaboration skills, with the ability to translate complex concepts into actionable insights for non-technical stakeholders.
• Experience in production level acceptance testing, delivering end-to-end solutions
• Strong visionary architectural mindset to develop scalable & easily extensible solutions
• Strong technical acumen to be able to choose the right AI solution / technology for the respective customer pain point
• Bachelor's degree or higher in Computer Science, Engineering, Mathematics, Econometrics or related field.
  
  

What Celonis can offer you:

• Pioneer Innovation: Work with the global leader in Process Mining and the Process Intelligence Graph to shape the future of AI-driven business operations.
• Ownership from Day 1: Every full-time Celonaut is an owner, receiving Restricted Stock Units (RSUs) and merit-based refresh grants.
• Unrivaled Family Support: Benefit from our inclusive parental leave policy—24 weeks of fully paid leave for primary carers and 12 weeks for supporting carers, available from your first day of employment.
• Work-Life Integration: Enjoy Unlimited PTO (in applicable regions) and generous PTO globally, as well as a flexible hybrid work model that balances remote focus with vibrant office collaboration.
• Continuous Growth: Elevate your skills through our 70-20-10 learning framework, mentorship programs, and access to a dedicated learning platform.
• Holistic Well-being: Prioritize your health with subsidized Wellhub memberships, mental health counseling, and dedicated Wellness Weeks that prioritize work/life balance.
• Drive Sustainability: Participate in annual Impact Days, where you receive paid time off to volunteer for community and environmental causes with your local office, or virtually.
• Global Inclusion & Belonging: Find community through our Inclusion Think Tank and participate in our annual Inclusion Days, ensuring every voice is heard and valued.
• Value-Driven Impact: Join a mission-led organization where our core values—Live for Customer Value, The Best Team Wins, We Own It, and Earth Is Our Future—drive every decision.
  
  

About Us:

Celonis is the trusted platform to industrialize Enterprise AI, empowering organizations to analyze, design, and operate AI-driven processes. The Celonis Platform is powered by the Celonis Context Model, which combines process data, business knowledge, and intelligence to create a living digital twin of the enterprise that AI can understand — turning AI’s operational blind spots into operational clarity. Industry-leading companies around the world trust Celonis and its global ecosystem of partners to make their AI agents, people, systems, and processes work together, achieving transformational outcomes. Celonis is headquartered in Munich, Germany, and New York City, USA, with more than 20 offices worldwide.

Get familiar with the Celonis Process Intelligence Platform by watching this video.

Celonis Inclusion Statement:

At Celonis, we believe our people make us who we are and that “The Best Team Wins”. We know that the best teams are made up of people who bring different perspectives to the table. And when everyone feels included, able to speak up and knows their voice is heard - that's when creativity and innovation happen.

Your Privacy:

Any information you submit to Celonis as part of your application will be processed in accordance with Celonis’ Accessibility and Candidate Notices

By submitting this application, you confirm that you agree to the storing and processing of your personal data by Celonis as described in our Privacy Notice for the Application and Hiring Process.

Use of Artificial Intelligence Tools

We rely on an artificial intelligence tool to match the information from your resume to the relevant Celonis job descriptions. This processing is limited to the information provided in your resume or in your candidate profile. The tool produces a match score per candidate for a role, suggests preliminary ranking, and provides recommendations.

The tool is only used for support in parts of the job application process, including to facilitate the identification of the relevant Celonis Jobs for candidates and recruiters. All final decisions are made by hiring managers and the Celonis talent acquisition team. Hiring managers and HR specialists use this tool responsibly, are aware of the risk of potential bias, and are equipped to mitigate it.

Please be aware of common job offer scams, impersonators and frauds. Learn more here.

• Flexibilidad horariaSí
• Nivel de experiencia---
• Tipo de contratoA tiempo completo
• Publicada8 nov.

Teletrabajo . Python TSQL Git AWS Machine Learning

Role Description

¡Seguimos buscando talento…y nos encantaría que te unieras a nuestro equipo!

Para que nos conozcas algo mejor, UST es una multinacional norteamericana certificada como Top Employer y Great Place to Work con más de 35.000 empleados a nivel global y con presencia en más de 35 países. Somos líderes en servicios de tecnología digital y proporcionamos soluciones tecnológicas de gran alcance a grandes compañías.

¿Qué buscamos?

Estamos en búsqueda de un/a Data Engineer/Data Scientist para dar servicio a uno de nuestros clientes líder en el sector bancario.

Funciones

• Desarrollo de Pipelines de Datos:
• Diseñar y mantener flujos de datos escalables utilizando PySpark para procesar volúmenes masivos de información.
• Modelado Predictivo: Investigar, implementar y optimizar algoritmos de Machine Learning (Regresión, Clasificación, Clustering).
• Arquitectura AWS: Gestionar entornos de desarrollo y despliegue utilizando AWS SageMaker.
• Consulta y análisis a través de Athena. Ciclo de Vida de ML (MLOps): Integrar modelos en pipelines y asegurar su monitoreo en producción.
  
  

Requerimientos

• Dominio avanzado de Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn) SQL avanzado
• Conocimiento en PySpark.
• Conocimiento de algoritmos de ML y optimización de hiperparámetros.
• Uso de Git y flujos de trabajo colaborativos (GitHub).
  
  

Localización

Híbrido Madrid (2 días oficina 3 remoto)

Horario

Jornada de oficina

¿Qué te ofrecemos?

23 días laborables de vacaciones y el 24 y 31 de diciembre.

Numerosos beneficios sociales (seguro médico, ayuda al teletrabajo, seguro de vida y seguro de accidentes).

Programa de Retribución Flexible (tarjeta comida, cheques guardería, tarjeta transporte, clases de inglés online, seguro médico para tu familia…).

Acceso gratuito a varias plataformas de formación.

Estabilidad y carrera profesional.

Tenemos implantado un plan de compensación de referencias internas.

Posibilidad de elección de percibir tu salario en 12 o 14 pagas.

Medidas de conciliación (horario flexible, teletrabajo, asesoramiento de especialistas (psicólogo, nutricionista, entrenador personal), jornada intensiva los viernes y en verano según proyecto).

Plataforma UST Club descuentos y descuentos en gimnasios.

Si quieres conocer más, no dudes en inscribirte y nos pondremos en contacto contigo para ampliarte información de la posición ¡Te estamos esperando!

En UST nos comprometemos con la igualdad de oportunidades en nuestros procesos de selección y no realizamos ningún tipo de discriminación por razón de raza, género, discapacidad, edad, religión, orientación sexual o nacionalidad. Estamos comprometidos con la discapacidad y apostamos por la incorporación de personas con certificado de discapacidad.

Skills

Amazon Athena, Amazon SageMaker, ETL, Git, GitHub, MLOps, Machine Learning, NumPy, PySpark, Python, Pandas

• Nivel de experiencia---
• Tipo de contratoA tiempo completo
• Publicada8 nov.

. Python TSQL Cloud Coumputing R Agile Machine Learning Power BI Tableau

Job Description & Summary

En PwC Consulting ayudamos a nuestros clientes a convertir los datos en ventajas competitivas mediante soluciones avanzadas de analítica, inteligencia artificial y transformación digital. Dentro de la división de IA & Analytics, trabajamos con organizaciones líderes de distintos sectores para diseñar e implementar soluciones basadas en datos que permitan optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y generar valor de negocio.

Buscamos un/a Data Analyst con entre 1 y 3 años de experiencia que quiera desarrollar su carrera en un entorno dinámico, innovador y orientado al aprendizaje continuo.

Funciones principales

• Analizar, transformar y validar grandes volúmenes de datos procedentes de diferentes fuentes.
• Diseñar y desarrollar cuadros de mando e informes utilizando herramientas de visualización de datos.
• Identificar tendencias, patrones e insights de negocio que apoyen la toma de decisiones.
• Participar en proyectos de analítica avanzada, inteligencia artificial y data-driven transformation.
• Colaborar con equipos multidisciplinares para definir requisitos funcionales y traducir necesidades de negocio en soluciones analíticas.
• Automatizar procesos de reporting y extracción de información.
• Documentar desarrollos, modelos de datos y resultados de análisis.
• Apoyar la implantación de estrategias de gobierno y calidad del dato.
  
  

Requisitos

• Entre 1 y 3 años de experiencia en análisis de datos, business intelligence o consultoría de datos.
• Conocimientos de SQL.
• Experiencia en herramientas de visualización como Power BI, Tableau o similares.
• Conocimientos de Python y/o R para análisis de datos.
• Capacidad analítica y orientación a la resolución de problemas.
• Habilidades de comunicación y presentación de resultados.
• Nivel de inglés intermedio-alto (B2 o superior).
  
  

Se valorará

• Experiencia en proyectos de inteligencia artificial o machine learning.
• Conocimientos de plataformas cloud.
• Experiencia en entornos de consultoría.
• Conocimiento de metodologías ágiles.

• Nivel de experiencia---
• Tipo de contratoA tiempo completo
• Publicada7 nov.

Teletrabajo . Python TSQL Azure Git Spark Machine Learning

📍 Ubicación: 100% remoto

🏢 Cliente: Santander

💰 Salario: Hasta 40.000 € brutos anuales

📄 Proyecto: Gestión de efectivo y previsión de demanda en el sector bancario.

Sobre el proyecto

Buscamos un/a Machine Learning Engineer para incorporarse a un proyecto estratégico en el sector bancario, orientado a la previsión de demanda y optimización de la gestión de efectivo.

La persona seleccionada participará en el análisis, desarrollo, validación y mejora de modelos de Machine Learning tradicionales, especialmente modelos de series temporales, forecasting y optimización matemática aplicados a problemas operativos y de negocio.

Se requiere una base sólida en modelización predictiva, entrenamiento y evaluación de modelos, así como conocimientos de optimización para mejorar la toma de decisiones. También participará en la adaptación y productivización de los modelos en entornos corporativos.

Responsabilidades principales

• Analizar, desarrollar, entrenar y validar modelos de Machine Learning supervisado.
• Trabajar con modelos de series temporales y forecasting para la previsión de demanda.
• Evaluar y comparar diferentes enfoques de modelización, analizando precisión, estabilidad y capacidad predictiva.
• Optimizar modelos de forecasting y proponer mejoras en los algoritmos y estrategias de entrenamiento.
• Trabajar con modelos de optimización matemática aplicados a la asignación de recursos, planificación y toma de decisiones operativas.
• Analizar problemas de optimización de denominaciones y gestión de efectivo.
• Evaluar la combinación de modelos predictivos con algoritmos de optimización y reglas de negocio.
• Participar en el diseño y mejora de procesos de entrenamiento, inferencia y reentrenamiento de modelos.
• Colaborar en la adaptación de modelos a entornos productivos mediante buenas prácticas de MLOps.
• Trabajar con plataformas analíticas y entornos distribuidos como Azure Databricks y PySpark.
• Documentar los modelos, experimentos, resultados y decisiones técnicas.
  
  

Requisitos imprescindibles

• Titulación universitaria en Ingeniería Informática, Matemáticas, Física, Estadística, Data Science o similar.
• Entre 2 y 5 años de experiencia en Machine Learning, Data Science o desarrollo de soluciones analíticas.
• Python avanzado aplicado a Machine Learning y modelización.
• Experiencia práctica en Machine Learning tradicional: entrenamiento, evaluación, validación y optimización de modelos.
• Conocimientos sólidos de series temporales, forecasting y previsión de demanda.
• Conocimientos aplicados de optimización matemática, programación matemática, heurísticas o investigación operativa.
• Experiencia con modelos supervisados y técnicas de evaluación de modelos.
• SQL para consulta, transformación y validación de datos.
• Conocimientos de PySpark / Apache Spark.
• Experiencia con Azure Databricks o plataformas equivalentes.
• Conocimientos de Git y metodologías de desarrollo colaborativo.
• Inglés técnico suficiente para trabajar con documentación y librerías especializadas.
  
  

Tecnologías y herramientas

Machine Learning y Forecasting

• Python, Scikit-learn, LightGBM.
• Prophet, StatsForecast, MLForecast o Nixtla.
• Modelos de regresión y aprendizaje supervisado.
• Modelos de series temporales y previsión de demanda.
  
  

Optimización Matemática

• Programación matemática.
• Optimización de restricciones.
• Heurísticas y algoritmos de optimización.
• Investigación operativa y optimización de decisiones.
  
  

Entorno Tecnológico

• Python, SQL, PySpark y Apache Spark.
• Azure Databricks.
• MLflow.
• Git y herramientas CI/CD.
  
  

Se valorará

• Experiencia en banca, sector financiero, retail o entornos operativos.
• Experiencia en proyectos de previsión de demanda y planificación de recursos.
• Conocimientos de MLOps, versionado y monitorización de modelos.
• Experiencia migrando modelos desde notebooks a entornos productivos.
• Conocimientos de Azure y herramientas corporativas de gobierno de modelos.
• Experiencia con procesos batch de entrenamiento, predicción y optimización.
• Uso de herramientas de IA aplicadas al desarrollo, como GitHub Copilot.
  
  

Competencias personales

• Capacidad analítica y orientación a la resolución de problemas.
• Criterio técnico para evaluar y mejorar modelos.
• Autonomía y capacidad de aprendizaje.
• Comunicación con equipos técnicos y de negocio.
• Orientación a resultados y mejora continua.
  
  

Condiciones

• 💰 Salario: hasta 40.000 € brutos anuales.
• 🏠 Modalidad: 100% remoto.
• 🏦 Proyecto en el sector bancario con Santander.
• 🚀 Participación en un proyecto de Machine Learning aplicado a previsión de demanda y optimización operativa.
  
  

¿Te interesa el reto? Envíanos tu CV y nos pondremos en contacto contigo.

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• Nivel de experiencia---
• Tipo de contratoA tiempo completo
• Publicada7 nov.

Teletrabajo . Python C++ QA Machine Learning

Who We Are

Helsing is a defence AI company. Our mission is to protect our democracies. We aim to achieve technological leadership, so that open societies can continue to make sovereign decisions and control their ethical standards.

As democracies, we believe we have a special responsibility to be thoughtful about the development and deployment of powerful technologies like AI. We take this responsibility seriously.

We are an ambitious and committed team of engineers, AI specialists and customer-facing programme managers. We are looking for mission-driven people to join our European teams – and apply their skills to solve the most complex and impactful problems. We embrace an open and transparent culture that welcomes healthy debates on the use of technology in defence, its benefits, and its ethical implications.

The role

At Helsing we deliver AI-based capabilities and the enabling foundation that allow machines to perceive and assist human decision-making. You will have the unique opportunity to shape AI capabilities in one of the most challenging sectors, where high generalisation capabilities need to be paired with hardware constraints and real-world robustness.

You will be part of a team pushing the boundaries of autonomous robotics through reinforcement learning. Your work will focus on designing, training and deploying RL-based controllers for robots operating in complex, unstructured, and dynamic real-world environments — where classical control approaches fall short. This includes enabling robots to perceive and understand their surroundings by fusing rich sensory inputs, including vision, to inform robust and adaptive control. You will own the full pipeline from simulation to deployment, ensuring that learned policies are robust, efficient, and ready for real-world operation under tight hardware constraints.

You should apply if you

• Hold an MSc or PhD in Robotics, Machine Learning, Control Engineering, or a closely related field, with a strong focus on reinforcement learning and robot control.
• Have hands-on experience training and deploying RL-based controllers on real robotic hardware, not just in simulation — you have seen your policies fall, iterate, and ultimately succeed on a physical system.
• Are deeply familiar with modern RL techniques for continuous control, including but not limited to: model-free methods (PPO, SAC, TD3), model-based RL, hierarchical RL, sim-to-real transfer strategies, domain randomisation, and curriculum learning.
• Have a solid understanding of robot dynamics, kinematics, and classical control theory (e.g. PID, model predictive control, trajectory optimisation), and know when and how to combine them with learned approaches.
• Are proficient in building and working with physics-based simulators (e.g. MuJoCo, Isaac Gym/Isaac Lab, PyBullet, Gazebo) for training and validating RL policies.
• Possess solid software engineering skills, writing clean and well-structured code in Python and/or languages like Rust or modern C++, and have experience deploying AI software to production including testing, QA, and monitoring.
• Have excellent communication skills and the ability to report and present research findings clearly and efficiently, both internally and externally.
• Are passionate about keeping up to date with current research and enjoy re-implementing and extending state-of-the-art papers.
  
  

Note: We operate at an intersection where women, as well as other minority groups, are systematically under-represented. We encourage you to apply even if you don’t meet all the listed qualifications; ability and impact cannot be summarised in a few bullet points.

Nice to have

• PhD in Robotics, Reinforcement Learning, Control Engineering, or related fields, with publications in top-tier venues (e.g. CoRL, ICRA, NeurIPS, ICLR, IROS, RSS).
• Experience developing controllers for highly dynamic robotic systems operating under complex contact interactions and demanding environmental conditions.
• Experience with vision-based perception for robotics control, such as depth estimation, visual odometry, or visuomotor policy learning.
• Familiarity with low-level motor control interfaces and real-time embedded systems constraints.
• Experience with online adaptation and meta-learning techniques to enable robots to adapt to changing environmental conditions
• Experience with sensor fusion (IMU, proprioception, exteroception, vision) to inform and enhance learned control policies.
  
  

Join Helsing and work with world-leading experts in their fields

• Helsing’s work is important. You’ll be directly contributing to the protection of democratic countries while balancing both ethical and geopolitical concerns.
• The work is unique. We operate in a domain that has highly unusual technical requirements and constraints, and where robustness, safety, and ethical considerations are vital. You will face unique Engineering and AI challenges that make a meaningful impact in the world.
• Our work frequently takes us right up to the state of the art in technical innovation, be it reinforcement learning, distributed systems, generative AI, or deployment infrastructure. The defence industry is entering the most exciting phase of the technological development curve. Advances in our field of world are not incremental: Helsing is part of, and often leading, historic leaps forward.
• In our domain, success is a matter of order-of-magnitude improvements and novel capabilities. This means we take bets, aim high, and focus on big opportunities. Despite being a relatively young company, Helsing has already been selected for multiple significant government contracts.
• We actively encourage healthy, proactive, and diverse debate internally about what we do and how we choose to do it. Teams and individual engineers are trusted (and encouraged) to practise responsible autonomy and critical thinking, and to focus on outcomes, not conformity. At Helsing you will have a say in how we (and you!) work, the opportunity to engage on what does and doesn’t work, and to take ownership of aspects of our culture that you care deeply about.
  
  

What We Offer

• Competitive salary and VSOP options
• Relocation support: up to €2,500 and 4 weeks temporary accommodation
• Learning: €500/£450 yearly allowance
• Health & wellness: gym membership and mental health support (Nilo.health)
• Social: regular company events and monthly social allowances
• Enhanced parental leave: 22 weeks fully paid for primary caregivers & 6 weeks for secondary caregivers
• Family support: 5 days of paid family emergency leave, 100% remote work option during pregnancy and phased return to work
  
  

These are the core benefits across all locations, there may be additional benefits in certain locations.

Helsing is an equal opportunities employer. We are committed to equal employment opportunity regardless of race, religion, sexual orientation, age, marital status, disability or gender identity. Please do not submit personal data revealing racial or ethnic origin, political opinions, religious or philosophical beliefs, trade union membership, data concerning your health, or data concerning your sexual orientation.

Helsing's Candidate Privacy and Confidentiality Regime can be found here.

• Nivel de experiencia---
• Tipo de contratoA tiempo completo
• Publicada6 nov.

. Python TSQL Docker REST AWS Fintech Machine Learning

Una de las empresas con las que colaboramos en Joppy, una fintech referente en soluciones de circulante para pymes (factoring, financiación de proveedores, préstamos y automatización de pagos), busca un/a Data & ML Engineer con mentalidad de producto.

Tu misión será llevar a producción los modelos de riesgo de crédito y fraude del equipo de Data Science y convertirlos en servicios robustos y escalables que permitan tomar decisiones de crédito en tiempo real. No buscan prototipos, sino sistemas reales.

🎯 Qué harás

• Ser responsable del ciclo de vida completo de ML: feature engineering, entrenamiento y reentrenamiento, versionado con MLflow y monitorización de drift.
• Construir APIs internas que expongan scoring, señales de riesgo y variables de underwriting.
• Modelar los datos de nuevos productos de crédito desde cero, con pipelines end-to-end.
• Desplegar en AWS con Docker y orquestar procesos batch con Airflow.
• Trabajar mano a mano con Data Science, Ingeniería y los equipos de Riesgos y Underwriting.

🛠️ Qué buscamos

• Al menos 3 años llevando soluciones de Data Science a producción.
• Python limpio y testeable, con FastAPI, SQLAlchemy y Pydantic.
• Experiencia construyendo APIs REST: validación, patrones asíncronos y OpenAPI.
• SQL y modelado de datos sólidos: diseño de esquemas, índices y optimización de consultas.
• AWS (S3, RDS, EC2, Lambda, IAM) y Docker.
• Autonomía y ownership para llevar un problema desde su definición hasta producción.
• Fluidez en inglés (idioma en el que hablamos a nivel interno)

🤗 Qué ofrecen

• Contrato indefinido y un salario de 55.000 € a 75.000 € brutos anuales.
• Modelo híbrido: 3 días en la oficina de Barcelona y 2 en remoto.
• Retribución flexible con Coverflex y seguro médico con Sanitas subvencionado al 30%.
• Urban Sports Club subvencionado y clases gratuitas de inglés o castellano.
• Un equipo pequeño e internacional, con jerarquía plana.

• Nivel de experiencia---
• Tipo de contratoA tiempo completo
• Publicada6 nov.

Teletrabajo . Python Azure Docker Cloud Coumputing Kubernetes Git AWS DevOps Microservices Spark Machine Learning

En eXperience IT Solutions, empresa tecnológica con más de 25 años de experiencia en el sector IT, desarrollamos soluciones innovadoras para clientes de primer nivel en distintos sectores. Apostamos por el talento, la excelencia técnica y la colaboración, ofreciendo un entorno profesional, flexible y con proyección de futuro.

Buscamos un/a MLOps Engineer especializado/a en Python y Stratio para participar en proyectos de industrialización y operación de modelos de Machine Learning. La persona seleccionada trabajará en el despliegue de soluciones de inteligencia artificial en entornos productivos, automatización de pipelines y monitorización del rendimiento de los modelos, garantizando su estabilidad, eficiencia y evolución continua.

¿Qué ofrecemos?

• Participación en proyectos de Machine Learning e inteligencia artificial.
• Desarrollo profesional en un entorno especializado en ingeniería de datos y MLOps.
• Trabajo con tecnologías de automatización, contenedorización y plataformas Cloud.
• 100% Remoto

Funciones principales

• Desarrollar soluciones en Python aplicadas a Machine Learning e ingeniería de datos.
• Desplegar, operar y mantener modelos de Machine Learning en entornos productivos.
• Configurar, administrar y optimizar los componentes principales de la plataforma Stratio.
• Diseñar y mantener pipelines de datos y procesos automatizados de CI/CD aplicados a Machine Learning.
• Gestionar entornos contenedorizados mediante Docker y Kubernetes.
• Implementar mecanismos de monitorización de modelos, detección de data drift y model drift, y procesos de reentrenamiento.
• Gestionar el versionado del código y el seguimiento de experimentos.
• Trabajar con servicios Cloud para el despliegue y operación de soluciones de Machine Learning.
• Supervisar el rendimiento de los modelos y aplicar mejoras para garantizar su calidad y estabilidad en producción.

REQUISITOS MÍNIMOS:

• Titulación universitaria en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas u otras titulaciones STEM relacionadas.
• Al menos 3 años de experiencia en desarrollo o despliegue de soluciones de Machine Learning, ingeniería de datos o puestos relacionados con MLOps.
• Experiencia en desarrollo con Python aplicado a Machine Learning o ingeniería de datos.
• Conocimientos de despliegue y operación de modelos de Machine Learning en producción.
• Experiencia con Docker y Kubernetes.
• Conocimientos de pipelines de datos y automatización de procesos CI/CD aplicados a Machine Learning.
• Experiencia con Git y herramientas de control de experimentos, como MLflow o equivalentes.
• Conocimientos de entornos Cloud (AWS, Azure o GCP) y servicios asociados a Machine Learning.
• Experiencia en monitorización y mantenimiento de modelos en producción.
• Al menos 2 años de experiencia en monitorización de modelos, procesos de reentrenamiento y gestión de drift.
• Al menos 3 años de experiencia práctica con la plataforma Stratio, incluyendo configuración, administración y optimización de sus componentes principales.

Se valorará

• Experiencia con herramientas específicas de MLOps, como Kubeflow, Airflow, MLflow o Metaflow.
• Conocimientos de ingeniería de datos y procesamiento distribuido, especialmente Spark.
• Experiencia con arquitecturas de microservicios y APIs para inferencia de modelos.
• Conocimientos de gobernanza de modelos, explicabilidad y control de drift.
• Experiencia en proyectos de analítica avanzada e inteligencia artificial.
• Participación en proyectos de industrialización de modelos de Machine Learning.
• Conocimientos de prácticas DevOps aplicadas a entornos de datos y Machine Learning.

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Si tienes experiencia en MLOps, Python y Stratio, y te interesa trabajar en la puesta en producción y evolución de modelos de Machine Learning, ¡queremos conocerte! Únete a eXperience IT Solutions y forma parte de un equipo comprometido con la innovación y la excelencia tecnológica.

En eXperience IT Solutions apostamos por la igualdad de oportunidades y la diversidad.

Nuestro compromiso es promover entornos de trabajo en los que se trate con respeto y dignidad a las personas, impulsando el desarrollo profesional de toda la plantilla. Garantizamos la igualdad de oportunidades en los procesos de selección, formación y promoción, ofreciendo un entorno laboral libre de cualquier tipo de discriminación por razón de género, edad, discapacidad, orientación sexual, identidad o expresión de género, estado civil o circunstancias personales o sociales.

Esta oferta está dirigida a todas las personas que cumplan con los requisitos del puesto. Se valorará especialmente que la persona candidata cuente con un certificado de discapacidad igual o superior al 33%, conforme a la Ley General de los Derechos de las Personas con Discapacidad (LGD).

• Nivel de experiencia---
• Tipo de contratoA tiempo completo
• Publicada6 nov.

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Desde EIA21, empresa de ingeniería industrial con más de 40 años de experiencia en la prestación de servicios para el sector, buscamos un/a Agentic AI Engineer para incorporarse a nuestro equipo en Erandio, Bilbao, en modalidad híbrida, participando en el desarrollo de soluciones avanzadas de Inteligencia Artificial Generativa, sistemas multiagente y automatización inteligente.

Funciones

Arquitectura Agentic y Orquestación

• Diseñar e implementar arquitecturas multiagente utilizando LangGraph.
• Desarrollar sistemas de planificación, enrutamiento, razonamiento iterativo y toma de decisiones basados en patrones como ReAct y Plan-and-Execute.
• Construir soluciones basadas en Mixture of Agents (MoA), donde agentes especializados colaboren para analizar, validar y consolidar respuestas.
• Diseñar e integrar herramientas mediante Model Context Protocol (MCP), garantizando autenticación, trazabilidad y comunicaciones seguras.
• Implementar mecanismos de memoria a corto y largo plazo para agentes inteligentes, manteniendo el control sobre la persistencia de información.
• Diseñar procesos de aprobación humana (Human-in-the-Loop) para garantizar la calidad y gobernanza de los sistemas de IA.

Gestión del Conocimiento e Inteligencia Artificial Generativa

• Diseñar e implementar pipelines de extracción, procesamiento y vectorización de información procedente de PDFs y documentación no estructurada.
• Desarrollar sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) basados en bases de datos vectoriales y búsqueda híbrida.
• Afinar, evaluar y desplegar modelos open-source mediante técnicas como LoRA y QLoRA.
• Desarrollar e implementar Small Language Models (SLMs) para entornos on-premise, edge computing y casos de uso orientados a optimización de costes.
• Implementar mecanismos de aprendizaje continuo a partir de resultados aceptados y rechazados por los usuarios.
• Diseñar la infraestructura necesaria para la ejecución de agentes: gestión de contexto, memoria, herramientas, observabilidad y evaluación.

Sistemas Basados en Reglas y Optimización

• Transformar criterios de negocio en reglas auditables y verificables.
• Diseñar soluciones híbridas que combinen modelos de Machine Learning con motores de reglas de negocio.
• Integrar herramientas de optimización, routing y razonamiento como recursos reutilizables dentro del ecosistema de agentes.

MLOps y AgentOps

• Participar en la implantación de procesos de MLOps y AgentOps.
• Diseñar y mantener pipelines de CI/CD para modelos y agentes.
• Implementar monitorización, control de costes, trazabilidad y detección de desviaciones de rendimiento.
• Gestionar evaluaciones mediante herramientas como LangSmith, Langfuse o similares.
• Participar en despliegues en entornos cloud, contenedores Docker, Linux y entornos privados con altos requisitos de seguridad.

Requisitos

• Grado o Máster en Ingeniería Informática, Inteligencia Artificial, Machine Learning, Matemáticas Aplicadas, Ingeniería Computacional o disciplinas afines.
• Más de 3 años de experiencia en desarrollo software, incluyendo al menos 2 años trabajando con sistemas de IA, NLP o LLMs en entornos productivos.
• Dominio avanzado de Python.
• Experiencia demostrable con LangGraph y sistemas multiagente.
• Experiencia en diseño de sistemas con memoria, guardrails, aprobación humana y llamadas a herramientas (tool calling).
• Conocimiento y experiencia práctica con Model Context Protocol (MCP).
• Experiencia en arquitecturas RAG, embeddings, vectorización y bases de datos vectoriales como Qdrant, Weaviate, Milvus o pgvector.
• Conocimiento de arquitecturas MoE (Mixture of Experts), MoA (Mixture of Agents) y MoT (Mixture of Thought).
• Experiencia afinando modelos mediante LoRA y QLoRA utilizando PyTorch.
• Conocimiento sólido de Small Language Models (SLMs) y criterios para su utilización frente a LLMs de propósito general.
• Experiencia desarrollando entornos de ejecución para agentes inteligentes, incluyendo gestión de contexto, herramientas, aprobaciones y evaluación.
• Experiencia o conocimientos en modelos híbridos basados en reglas de negocio y Machine Learning.
• Conocimientos de Docker, CI/CD, experimentación, despliegue y monitorización de modelos.
• Nivel alto de inglés, tanto oral como escrito.
• Capacidad para comunicar decisiones técnicas y resultados de IA a perfiles no especializados.

Se Valorará

• Conocimientos de protocolos Agent-to-Agent (A2A) y Agent Communication Protocol (ACP).
• Experiencia en técnicas como RLHF, DPO, destilación, cuantización y entrenamiento distribuido.
• Experiencia con DeepSpeed, FSDP o tecnologías equivalentes.
• Conocimientos de Kubernetes y despliegues híbridos u on-premise.
• Experiencia con herramientas de optimización y resolución de restricciones como OR-Tools.
• Conocimiento de frameworks de agentes como CrewAI, AutoGen, LlamaIndex Agents o SDKs de OpenAI y Anthropic.
• Experiencia en Document AI, OCR avanzado y procesamiento documental.
• Conocimientos de Knowledge Graphs y soluciones Edge AI.

Condiciones

• Ubicación: Erandio, Bilbao.
• Modalidad: Híbrida.
• Jornada: Completa.
• Tipo de contrato: Indefinido.
• Participación en el desarrollo de productos y soluciones de Inteligencia Artificial de última generación.
• Entorno tecnológico innovador, con acceso a tecnologías punteras de IA Generativa, sistemas multiagente, MLOps y automatización avanzada.
• Posibilidad de crecimiento profesional en proyectos con un elevado componente de innovación tecnológica.