Ofertas de empleo para machine-learning

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

. Python Machine Learning

The Role

We are looking for an enthusiastic intern to transform our FPGA run outputs into clear insights and simple predictive tools. You will work on structuring results, visualizing trends, and training a first surrogate performance models to guide design-space exploration. This role provides a unique opportunity to gain hands-on experience in data engineering for HW/SW co-design, experiment analytics, and modeling to inform next steps in the design process.

Expected duration: 3 to 5 months. It is an internship role.

Key Responsibilities

• Support the research of tools and methods to organize logs, traces, and metrics into a clean, reusable dataset.
• Support the definition of a consistent schema for hardware configs, workloads, and software schedules.
• Assist in building visualization tools to enable the latency, throughput, and resource use.
• Train and evaluate:e simple surrogate models (e.g., Random Forest / Gradient Boosting, neural networks) to predict performance.
• Collaborate with team members to interpret findings, explain trade-offs, and propose next experiments.
  
  

• Knowledge of at least one general programming language like Python and data analysis libraries (pandas, numpy).
• Familiarity with plotting libraries (matplotlib or plotly) to create clear, publication-quality figures.
• Understanding of regression/classification concepts and validation (train/val split, MAE/MAPE).
• Data preprocessing techniques to train ML models.
• Experience with Deep Learining libraries like Tensorflow, Keras and/or Pytorch.
  
  

• Experience building small dashboards (Streamlit or Plotly Dash) or well-documented Jupyter notebooks.
• Prior experience working on AI/ML projects.
• Exposure to performance data or benchmarking workflows.
• Comfort with git/GitHub and writing concise READMEs.
• Experience/awareness of machine learning compilation and modeling frameworks such as TVM.
  
  

• Proactive and solutions-oriented.
• Highly organized and process-driven.
• Strong interpersonal skills; ability to handle sensitive situations with empathy and clarity.
• Team player who thrives in a dynamic and fast-paced environment.
  
  

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

. MongoDB Python TSQL Azure NoSQL Docker Cloud Coumputing Kubernetes Git AWS Fintech Machine Learning

Sobre Fintonic

En Fintonic estamos en pleno renacer. Tenemos más de 12 años de historia como referente del mundo fintech en España, y hoy comenzamos un nuevo capítulo: más ambicioso, más dinámico, más emocionante. ¿El objetivo? Convertirnos en el estándar definitivo del score crediticio y en el principal marketplace de financiación al consumo, gracias a una tecnología superior y un dominio absoluto del uso de los datos.

Nos respaldan inversores institucionales de primer nivel como ING Ventures y SquareOne Capital. Estamos formando un nuevo equipo que no solo se suma al viaje, sino que lo lidera.

💪Tu misión

Diseñar, desarrollar, desplegar y mantener soluciones de Inteligencia Artificial de vanguardia, con especial foco en IA Generativa y Large Language Models (LLMs), que aporten valor directo al negocio. Liderarás el ciclo completo de vida de los modelos de IA, desde la investigación y prototipado hasta su integración robusta y escalable dentro del ecosistema tecnológico de la empresa, asegurando su alineación con los objetivos estratégicos.

¿Qué harás?

1. Estrategia y Diseño de Soluciones de IA Generativa:

• Liderar la investigación y el desarrollo de prototipos basados en modelos y servicios SOTA (State-of-the-Art) en IA Generativa, agentes de IA, Fine Tuning y Reinforcement Learning (RL).
• Traducir problemas de negocio complejos (ej. detección de fraude, scoring de crédito, asistentes conversacionales, análisis de sentimiento) en soluciones técnicas accionables que utilicen LLMs y otras técnicas de IA.
• Evaluar la viabilidad y el ROI de nuevas iniciativas de IA Generativa, diseñando arquitecturas de solución.

2. Desarrollo y Ciclo de Vida de Modelos (AI/LLMOps):

• Liderar el proceso completo de desarrollo de modelos: desde la comprensión del problema y la preparación de datos hasta la medición del impacto y la puesta en producción.
• Aplicar técnicas avanzadas de fine-tuning, continual pre-training y Reinforcement Learning (RLHF) para adaptar y optimizar LLMs para tareas específicas del dominio financiero.
• Diseñar, implementar y optimizar prompts (Prompt Engineering) para maximizar la eficacia, precisión y seguridad de las interacciones con los modelos.
• Desarrollar y mantener agentes de IA (utilizando frameworks como LangChain, LlamaIndex, etc.) capaces de realizar tareas complejas y autónomas.

3. Integración, Despliegue y Operatividad Cloud:

• Construir, desplegar y mantener pipelines de entrenamiento, reentrenamiento y evaluación continua (CI/CD/CT) para modelos de ML y LLMs, asegurando su robustez y escalabilidad.
• Poner en producción modelos y servicios de IA, desarrollando APIs y asegurando su integración efectiva en el ecosistema.
• Gestionar la operatividad en entornos cloud (AWS), optimizando el uso de recursos para el entrenamiento y la inferencia de modelos a gran escala (ej. uso de GPUs/TPUs, instancias spot, etc.).
• Implementar y gestionar la contenerización (Docker, Kubernetes) de las soluciones de IA.

4. Monitorización, Colaboración y Soporte al Negocio:

• Monitorizar continuamente el rendimiento, la precisión y la deriva (drift) de los modelos en producción, implementando dashboards y sistemas de alerta.
• Colaborar estrechamente con stakeholders (Product Managers, Data Engineers, Software Engineers) para asegurar la alineación e integración de las soluciones.
• Generar documentación técnica rigurosa sobre los procesos, modelos y servicios desarrollados.
• Proveer insights y análisis ad-hoc para informar decisiones estratégicas, comunicando hallazgos complejos de forma clara y simple.

💫Sobre ti

Formación Académica:

• Titulación en áreas STEM con clara vocación en los datos y la IA. Es aceptable venir de otras áreas educativas siempre que se demuestre experiencia significativa.
• Se valorará positivamente Máster o Doctorado en Inteligencia Artificial, Deep Learning o campos relacionados.

Experiencia Profesional:

• Al menos 4 años de experiencia laboral en data science, analítica avanzada o machine learning.
• Experiencia demostrable en el diseño, entrenamiento y despliegue de modelos de Deep Learning (PyTorch, TensorFlow).
• Experiencia práctica indispensable en proyectos con Large Language Models (LLMs), desde la conceptualización hasta la puesta en producción.
• Experiencia en el sector financiero (deseable).

Incorporación:

Marzo de 2026

Conocimientos Técnicos (Stack de IA y MLOps):

Fundamentos de IA Generativa:

• Conocimiento profundo de la arquitectura y funcionamiento de LLMs (Transformers, RAG, etc.).
• Experiencia práctica en técnicas de fine-tuning (ej. LoRA, QLoRA) y continual pre-training.
• Experiencia avanzada en Prompt Engineering y diseño de sistemas RAG.
• Conocimiento de frameworks de agentes (ej. Strands Agents, LangChain, LlamaIndex, o similares).
• Comprensión sólida de los principios de Reinforcement Learning (RL/RLHF).

Programación y ML Clásico:

• Dominio experto de Python y sus librerías científicas (Pandas, NumPy).
• Sólido conocimiento en técnicas de machine learning tradicional (Scikit-learn, XGBoost, LightGBM).
• Dominio de librerías de Deep Learning (PyTorch y/o TensorFlow/Keras).
• Dominio de SQL y NoSQL.

Infraestructura y Cloud (AIOps/MLOps):

• Experiencia sólida en operatividad en entornos cloud, preferiblemente AWS (SageMaker, S3, EC2, Lambda) o equivalentes (GCP, Azure).
• Experiencia en MLOps (tracking con MLflow, orquestación) y control de versiones (Git).
• Experiencia en desarrollo de APIs (preferiblemente FastAPI) y contenerización (Docker, ECS).
• Dominio de bases de datos SQL y NoSQL (MongoDB, Data Warehouse).

🚀Conoce nuestros principios y valores

• Ganamos la confianza siendo transparentes
• Los datos son nuestro superpoder
• Hacemos pocas cosas, pero las hacemos excepcionalmente bien
• Siempre cumplimos nuestras promesas
• Resolvemos las cosas con ingenio

💙 En Fintonic, creemos en el poder de la diversidad. Nuestro equipo está formado por personas de diferentes culturas, trayectorias y formas de ser. No discriminamos por orientación sexual, identidad o expresión de género, ni por ninguna otra condición personal. Si compartes nuestros valores, ¡nos encantará conocerte!

Puedes encontrar información sobre cómo procesamos sus datos personales en el siguiente enlace.

• Nivel de experiencia---
• Tipo de contratoA tiempo completo
• Publicada26 dic.

. QA Machine Learning

Innodata (NASDAQ: INOD) is a leading data engineering company.

With more than 2,000 customers and operations in 13 cities around the world, we are an AI technology solutions provider-of-choice for 4 out of 5 of the world's biggest technology companies, as well as leading companies across financial services, insurance, technology, law, and medicine.By combining advanced machine learning and artificial intelligence (ML/AI) technologies, a global workforce of subject matter experts, and a high-security infrastructure, we're helping usher in the promise of AI.

Innodata offers a powerful combination of both digital data solutions and easy-to-use, high-quality platforms.Our global workforce includes over 5,000 employees in the United States, Canada, United Kingdom, the Philippines, India, Sri Lanka, Israel and Germany.About the role:We are seeking a highly analytical and detail-oriented linguist to support AI training initiatives and linguistic content creation.

This role is ideal for someone with a strong academic background in linguistics (syntax, semantics, pragmatics, morphology, phonology, sociolinguistics, etc.) and a passion for language, technology, and clear communication.

You will play a crucial role in shaping the capabilities of large language models (LLMs) and NLP-based systems through high-quality linguistic data curation, annotation, and evaluation.Job Title: Linguistics Expert – AI Training & Content Writing (Language: Spanish, Location: Spain)Experience Level: Bachelors or Masters or PhD in Linguistics or a related field.Key Responsibilities:Create or edit linguistically- rich content including grammar guides, syntactic analyses, usage explanations, or examples for NLP pipelines.Identify and resolve issues related to ambiguity, bias, and grammaticality.Perform quality assurance (QA) on model outputs for fluency, tone, factual accuracy, and language appropriateness.Annotate linguistic datasets with syntactic, semantic, or pragmatic labels.Support internal teams by conducting linguistic research and summarizing findings.Apply linguistic knowledge to evaluate model behavior, error patterns, and generalization issues.Qualifications:Deep understanding of linguistic theory and language structure.Experience with one or more of the following is a plus: computational linguistics, corpus analysis, language data annotation, LLM training.Strong writing, editing, and communication skills.Deep understanding of linguistic theory and language structure.Experience with one or more of the following is a plus: computational linguistics, corpus analysis, language data annotation, LLM training.Strong writing, editing, and communication skills.If Interested, kindly send your resume at: ******.

• Nivel de experiencia---
• Tipo de contratoA tiempo completo
• Publicada25 dic.

. Agile Big Data Machine Learning

Desarrolla tu carrera profesional con nosotros

Somos un banco universal, cercano y abierto, que impulsa la rentabilidad de forma sostenida y construye capacidades que garanticen nuestro futuro con foco en la innovación, la transformación digital y el desarrollo sostenible.

Con una sólida trayectoria en España y cerca de 8.000 profesionales, somos el sexto mayor banco del país por capitalización bursátil.

Forma parte de nuestro proyecto

Como parte de esta estrategia, hemos lanzado nuestro Hub de Inteligencia Artificial Generativa (IAG), un proyecto pionero en el sector bancario español. Apostamos por la especialización, el talento y la colaboración con los principales partners tecnológicos.

Tu rol dentro de Unicaja

Queremos sumar a nuestro Hub de IAG un/a Ingeniero/a de Datos IAG apasionado/a por la innovación y la transformación digital. Serás parte de un entorno multidisciplinar, innovador y con impacto real en el sector a través de la tecnología.

Tendrás la misión de garantizar la viabilidad técnica y funcional de la estrategia de datos y test de validación de cada nuevo sistema IAG desde su análisis e incubación (en el Hub IAG) hasta la productivización y mantenimiento (en el Hub Desarrollo y Escalado), garantizando la fiabilidad y seguridad alineados con los marcos de trabajo establecidos.

En aquello en lo que pondrás foco:

• Responsable de garantizar, que tanto en los MVPs (Hub IAG) como en los escalados de los sistemas IAG (Hub Desarrollo y Escalado), la identificación y disponibilidad de los datos necesarios, y con la calidad suficiente, para garantizar el correcto funcionamiento de la solución.
• Liderar la definición de la estructura de almacenamiento de los datos que genera la aplicación IAG para que sean explotables garantizando la gobernanza y calidad acorde a las políticas del banco.
• Liderar la definición de los KPIs a medir y monitorizar para cada aplicación IAG, (principalmente las métricas para evaluar las respuestas del modelo IAG).
• Liderar el diseño de los tests para validar la aplicación IAG que se realizarán de forma recurrente mientras la aplicación esté en producción y qué métricas se utilizarán para su evaluación. Tanto Test funcionales (validar integridad funcional) como Test Adversarios (validar integridad ética, responsable, segura y fiable del uso de la IAG).
• Supervisar el análisis y evaluación del resultado de los test y decidir qué acciones realizar para mejorar la aplicación IAG.
• Supervisar el análisis y evaluación las respuestas que genera la aplicación IAG durante su actividad en producción y decidir qué acciones realizar para mejorar la aplicación IAG.
• Liderar el diseño y definición sobre cómo estructurar la información a usar en la aplicación IAG para minimizar el uso de documentos desestructurados, con el objetivo de optimizar su desempeño (pudiendo requerir la definición de ontologías para reflejar las relaciones entre la información).
• Colaborar con equipos multidisciplinarios para garantizar la integración adecuada de las soluciones en el entorno técnico.
• Soporte en el diseño de planes de escalado de las soluciones IAG.
• Supervisar y validar los diseños técnicos realizados por los proveedores y asegurar su alineación con los estándares y frameworks establecidos para el correcto uso y gobierno de los datos en la entidad.

Lo que buscamos:

Experiencia:

• 5-10 años de experiencia en la gestión de proyectos de Machine Learning (AI Tradicional), de 3-5 años en programación ETLs en el ámbito de Big Data y será valorable experiencia en proyectos IA Generativa desarrollando prompting de al menos 1 año.
• Formación académica en Ingeniería Informática, Ingeniería de Software, Ingeniería de Telecomunicaciones o áreas afines.

Además, es necesario que seas:

• Proactivo, resolutivo y con orientación a resultados. Tengas experiencia en el desarrollo de MVPs y proyectos de IAG, priorización estratégica de actividades.
• Tengas conocimientos avanzados en estrategias de escalabilidad y continuidad operativa, gestión de proyectos en Agile y Waterfall.

Tu Stack tecnológico imprescindible es el siguiente:

• Programación ETL.
• Gestión de entornos y sistemas Big Data.
• ChatGPT, Gemini.
• Microsoft Copilot.
• Evaluación IAG (Ej: DeepEval, MLflow, Opik, etc) .
• Guardarrailes IAG (Ej: Nemo Nvidia, Guardarils AI, etc).

¿Qué ofrecemos en Unicaja?

• Un entorno de trabajo dinámico donde podrás aprender y crecer profesionalmente.
• Oficinas ubicadas en Málaga.
• Flexibilidad y bienestar: jornada intensiva todo el año y horario y condiciones flexibles para que puedas equilibrar tu vida personal y profesional.
• Paquete retributivo competitivo, beneficios sociales y beneficios exclusivos por pertenecer a Unicaja.
• Oportunidades de desarrollo profesional en un entorno dinámico, con formación continua y acceso a las últimas tecnologías.
• Compromiso con la Igualdad, Diversidad e Inclusión en el entorno de trabajo.

¿Quieres formar parte de un proyecto que está redefiniendo el futuro de la banca?

Únete a Unicaja y crece con nosotros.

• Nivel de experiencia---
• Tipo de contratoConsultor
• Publicada25 dic.

Teletrabajo . Python Machine Learning

This opportunity is only for candidates currently residing in the specified country. Your location may affect eligibility and rates. Please submit your resume in English and indicate your level of English.

At Mindrift, innovation meets opportunity. We believe in using the power of collective intelligence to ethically shape the future of AI.

What We Do

The Mindrift platform connects specialists with AI projects from major tech innovators. Our mission is to unlock the potential of Generative AI by tapping into real-world expertise from across the globe.

About The Role

GenAI models are improving very quickly, and one of our goals is to make them capable of addressing specialized questions and achieving complex reasoning skills. If you join the platform as an AI Tutor in Statistics, you'll have the opportunity to collaborate on these projects.

Although every project is unique, you might typically:

• Generate prompts that challenge AI.
• Define comprehensive scoring criteria to evaluate the accuracy of the AI's answers.
• Correct the model's responses based on your domain-specific knowledge
  
  

• You hold a Bachelor's, Master's or PhD Degree in Statistics, Biostatistics, Econometrics and/or in a relevant area.
• You have professional experience in one of the following fields: Applied Statistics, Bayesian Statistics, Biostatistics, Econometrics, Economic Statistics, Experimental Design (DOE) & A/B Testing, Generalized Linear Models (GLMs), Hypothesis Testing, Machine Learning (e.g., Classification, Regression, Clustering), Probability Theory, Statistical Modeling, Time Series Analysis
• Your level of English is advanced (C1) or above.
• Expertise in statistical modeling and data analysis, including areas such as descriptive and inferential statistics, regression analysis, experimental design, and machine learning
• Proficiency in Python, with experience using libraries such as Pandas, NumPy, SciPy, Statsmodels, and Scikit-learn.
• Strong ability to design creative and diverse problems, particularly those that are computationally intensive and go beyond simple parameter modifications.
• You are ready to learn new methods, able to switch between tasks and topics quickly and sometimes work with challenging, complex guidelines.
• Our freelance role is fully remote so, you just need a laptop, internet connection, time available and enthusiasm to take on a challenge
  
  

• Get paid for your expertise, with rates that can go up to $34/hour depending on your skills, experience, and project needs
• Take part in a part-time, remote, freelance project that fits around your primary professional or academic commitments
• Work on advanced AI projects and gain valuable experience that enhances your portfolio
• Influence how future AI models understand and communicate in your field of expertise

• Flexibilidad horariaSí
• Nivel de experiencia---
• Tipo de contratoA tiempo completo
• Publicada25 dic.

Teletrabajo . Java MongoDB Python Agile TSQL Azure Scrum Cloud Coumputing Elasticsearch Git AWS R Kanban Power BI Kafka Big Data Machine Learning

Desde The Whiteam Consulting estamos buscando Ingeniero/a del dato (Big Data) con al menos 4 años de experiencia para formar parte de un importante proyecto nacional del sector público, con contrato indefinido y estabilidad a largo plazo en remoto 💻🚀

REQUERIMIENTOS 🎯

• Contar con mínimo 4 años de experiencia en las tareas y tecnologías descritas.
• Persona con capacidades analíticas y con gusto por el trabajo en equipo.
• Interés por el aprendizaje continuo, la evolución y la adaptación.
• Conocimiento en el siguiente Stack tecnológico:
• Python y Pyspark.
• Transact SQL.
• Amplios conocimientos de tecnologías Big Data
• Uso de herramientas de control de versión de código (Git)
• Experiencia en alguna plataforma Big Data (Cloud pak for Data, Azure, AWS, Stratio, etc.).
• Experiencia en diseño y desarrollo de procesos ETL y modelización de datos para analítica (modelos en estrella, copo de nieve, etc.).
  
  

• Otros lenguajes de programación: R, Java
• Experiencia en metodologías agile (kanban, scrum, design thinking, ...)
• Herramientas de visualización y realización de dashboards, preferiblemente PowerBI
• Conocimientos de Apache Kafka, NIFI, ElasticSearch, Airflow
• BBDD No relacionales (MongoDB, Couchabase. etc.)
• Herramientas ETL: Denodo, Informatica, etc.
  
  

• Realización de procesos ETL utilizando tecnologías Big Data.
• Diseño y desarrollo de soluciones alineadas con las necesidades de negocio.
• Soporte en el mantenimiento y productivización de modelos de Machine Learning para el área de Analítica Avanzada
  
  

• Modalidad de trabajo:100%remota de trabajo.
  
  

• Flexibilidad horaria y demás medidas de conciliación.
• Viernes y 3meses de verano, jornada intensiva
• Rango salarial 33.000€ B.A. - 38.000€ B.A.
  
  

• Nuestro convenio es el de Consultoras y estudios de mercado
• Tenemos 23 días de vacaciones al año
• Tenemos 14 pagas, 12 mensuales y dos extras (junio y diciembre)
• Como retribución flexible podemos pedir ticket guardería y también seguro médico + dental.

• Nivel de experiencia---
• Tipo de contratoA tiempo completo
• Publicada24 dic.

. TSQL R Machine Learning Power BI Tableau

• Role Purpose
  
  

• Key Responsibilities
• Build and maintain dashboards, reports, and visualizationsto support operational and strategic decision-making in Aftermarket Sales.
• Perform exploratory data analysis (EDA) to identify trends, anomalies, and opportunities for improvement in customer behavior, product performance, and sales channels.
• Develop and maintain forecasting analyses/models (e.g. demand, revenue, customer behavior) to help improve planning and prioritization.
• Collaborate closely with sales, aftermarket, operations, and management to understand business questions and translate them into analytical solutions.
• Define and track KPIs and metrics relevant to aftermarket performance, customer segmentation, and commercial efficiency.
• Use data to prioritize customers, regions, and product lines, supporting a more targeted commercial approach.
• Communicate insights and recommendations clearly to both technical and non-technical stakeholders, using storytelling and visual analytics.
• Work with data engineers and IT teams to ensure data availability and reliability for analytical use (providing requirements and feedback on data quality and structure).
• Qualifications
• Proven experience as a Data Analyst or BI Analyst, preferably in industries with complex assets (e.g., maritime, manufacturing, logistics, or similar).
• Strong skills in SQL for data extraction and analysis.
• Proficiency in at least one programming language for data analysis (e.g., Pythonor R).
• Hands-on experience with data visualization tools such as Power BI, Tableau, or Qlik.
• Solid understanding of data cleaning, transformation, and validation techniques from an analytical perspective.
• Strong problem-solving skills and ability to translate business needs into analytical questions and insights.
• Excellent communication skills, with the ability to explain analytical findings and trade-offs to both technical and non-technical audiences.
• Comfortable working with data that comes from multiple systems, including legacy systems (with support from data/IT teams).
• Experience working in maritime, logistics, or other asset-heavy industries.
• Exposure to data warehousing or data lake environments from an analytical user perspective.
• Familiarity with forecasting methods and basic statistical or machine learning models for commercial use cases.
• Opportunity to directly shape how data is used in Aftermarket Sales in a leading maritime company.
• Work on a wide variety of products and assets, both new and legacy.
• A collaborative environment with direct impact on company decision-making.
• Competitive salary and benefits package.
• Nice to Have
• Experience working in maritime, logistics, or other asset-heavy industries.
• Exposure to data warehousing or data lake environments from an analytical user perspective.
• Familiarity with forecasting methods and basic statistical or machine learning models for commercial use cases
• What We Offer
• Opportunity to directly shape how data is used in Aftermarket Sales in a leading maritime company.
• Work on a wide variety of products and assets, both new and legacy.
• A collaborative environment with direct impact on company decision-making.
• Competitive salary and benefits package.

• Nivel de experiencia---
• Tipo de contratoA tiempo completo
• Publicada24 dic.

Teletrabajo . Machine Learning

BioCatch is the leader in Behavioral Biometrics, a technology that leverages machine learning to analyze an online user’s physical and cognitive digital behavior to protect individuals online. BioCatch’s mission is to unlock the power of behavior and deliver actionable insights to create a digital world where identity, trust, and ease coexist. Today, 34 of the world's largest 100 banks and 210 total financial institutions rely on BioCatch Connect™ to combat fraud, facilitate digital transformation, and grow customer relationships. BioCatch’s Client Innovation Board, an industry-led initiative including American Express, Barclays, Citi Ventures, and National Australia Bank, helps BioCatch identify creative and cutting-edge ways to leverage the unique attributes of behavior for fraud prevention. With over a decade of data analysis, more than 80 registered patents, and unparalleled experience, BioCatch continues to innovate to solve tomorrow’s problems. For more information, please visit www.biocatch.com.

Come work with intensely curious people dedicated to innovation, growth, and protecting customers against cybercrime and fraud!

Role Overview

The Spain Sales Account Manager is a team member in the BioCatch commercial EMEA team.

The role is focused on driving BioCatch account management and sales activities in Spain’s Banking and Financial Services market:

• Key focus areas include:
• Primarily looking after tier 1 and tier 2 financial services accounts in Spain.
• Building deep customer relationships.
• Executing a developed strategic account plan for new, upsell, and cross-sell opportunities.
• Driving high customer satisfaction in those accounts.

BioCatch seeks a dynamic, energetic, and entrepreneurial sales professional to develop sales revenues from existing and new customers.

This role will be

responsible for the entire sales process from inception to successful

conclusion, including cultivating whitespace opportunities, prospecting in the

named accounts, qualification, pipeline management, negotiation, and

closing.  

• Develop sales revenues from named existing BioCatch accounts with an emphasis on developing new business from within the assigned target accounts.  
• Drive a strategic account plan for named accounts, including opportunity management through successful deal closure, while maintaining a dynamic and consultative approach.
• Establish, cultivate, and develop strategic partnerships with customers, channel, and technology partners to execute BioCatch’s GTM strategy.
• Collaborate with the executive management and BioCatch leadership to exceed sales objectives, expanding BioCatch’s customer success.
• Work in partnership with the EMEA commercial team, including Business Development, Cyber Strategy, Pre-Sales/Sales Engineering, and Account Management functions to maximize revenue and technology adoption whilst retaining accountability for customer satisfaction.
• Develop and enhance BioCatch’s strong brand within our strategic accounts.
• Successfully execute strategic and operational sales and marketing activities, and represent BioCatch at relevant events.
• Accurately manage forecasts, including pipeline management and company reports.

• Nivel de experiencia---
• Tipo de contratoA tiempo completo
• Publicada24 dic.

. QA Machine Learning

Innodata (NASDAQ: INOD) is a leading data engineering company. With more than 2,000 customers and operations in 13 cities around the world, we are an AI technology solutions provider-of-choice for 4 out of 5 of the world's biggest technology companies, as well as leading companies across financial services, insurance, technology, law, and medicine.

By combining advanced machine learning and artificial intelligence (ML/AI) technologies, a global workforce of subject matter experts, and a high-security infrastructure, we're helping usher in the promise of AI. Innodata offers a powerful combination of both digital data solutions and easy-to-use, high-quality platforms.

Our global workforce includes over 5,000 employees in the United States, Canada, United Kingdom, the Philippines, India, Sri Lanka, Israel and Germany.

About The Role

We are seeking a highly analytical and detail-oriented linguist to support AI training initiatives and linguistic content creation. This role is ideal for someone with a strong academic background in linguistics (syntax, semantics, pragmatics, morphology, phonology, sociolinguistics, etc.) and a passion for language, technology, and clear communication. You will play a crucial role in shaping the capabilities of large language models (LLMs) and NLP-based systems through high-quality linguistic data curation, annotation, and evaluation.

Job Title: Linguistics Expert – AI Training & Content Writing (Language: Spanish, Location: Spain)

Experience Level: Bachelors or Masters or Ph D in Linguistics or a related field.

Key Responsibilities

Create or edit linguistically- rich content including grammar guides, syntactic analyses, usage explanations, or examples for NLP pipelines.

Identify and resolve issues related to ambiguity, bias, and grammaticality.

Perform quality assurance (QA) on model outputs for fluency, tone, factual accuracy, and language appropriateness.

Annotate linguistic datasets with syntactic, semantic, or pragmatic labels.

Support internal teams by conducting linguistic research and summarizing findings.

Apply linguistic knowledge to evaluate model behavior, error patterns, and generalization issues. Qualifications:

Deep understanding of linguistic theory and language structure.

Experience with one or more of the following is a plus: computational linguistics, corpus analysis, language data annotation, LLM training. Strong writing, editing, and communication skills.

Deep understanding of linguistic theory and language structure.

Experience with one or more of the following is a plus: computational linguistics, corpus analysis, language data annotation, LLM training.

Strong writing, editing, and communication skills. If Interested, kindly send your resume at: ******.