Machine Learning Engineer (h/m)

• Posición con crecimiento y desarrollo profesional
• puesto híbrido

Empresa de SW cuántico ubicada en San Sebastian está en búsqueda de un Machine Learning Engineer.

• Desarrollar modelos de aprendizaje profundo, procesamiento del lenguaje natural y LLMs.


• Investigar, diseñar y desarrollar modelos de lenguajes grandes basados en tecnologías cuánticas para resolver casos de uso desafiantes en diversos dominios.


• Actuar como un experto en el campo de los LLM, comprendiendo problemas específicos del dominio y identificar oportunidades para la innovación impulsada por la IA cuántica.


• Realizar evaluaciones rigurosas y puntos de referencia del desempeño del modelo, identificando áreas para mejora y ajuste y optimización de los LLM para mejorar la precisión, la solidez y la eficiencia.

• Ventajas y beneficios


• Contrato indefinido.


• Igualdad salarial garantizada.


• Prima de rendimiento variable.


• Prima de contratación.


• Ofrecemos patrocinio de visado de trabajo (si procede).


• Paquete de reubicación (si procede).


• Seguro médico privado.


• Elegibilidad para presupuesto educativo según política interna.


• Oportunidad híbrida.


• Horario de trabajo flexible.


• Clases de idiomas y opciones de almuerzo con descuento.


• Trabajar en un entorno de alto ritmo, trabajando en tecnologías de vanguardia.


• Plan de carrera. Oportunidad de aprender y enseñar.

• Máster o Doctorado en Aprendizaje Automático, Inteligencia Artificial, Informática, Ciencia de Datos o campos relacionados.


• Más de 4 años de experiencia práctica con modelos de aprendizaje profundo y experiencia en la industria.


• Sólida formación y experiencia práctica con diferentes tecnologías de ML, especialmente procesamiento de lenguaje natural y grandes modelos de lenguaje.


• Experiencia probada con Yolo, Llama, Claude, Mistral, o Falcon es una gran ventaja.


• Excelentes habilidades de resolución de problemas, depuración, análisis de rendimiento, diseño de pruebas y documentación.


• Conocimiento profundo de los fundamentos de las arquitecturas de GPU.


• Excelentes habilidades de programación en Python y experiencia con bibliotecas relevantes (PyTorch, HuggingFace, etc.).


• Experiencia con plataformas en la nube (idealmente AWS), tecnologías de contenerización (Docker) y con el despliegue de soluciones de IA en un entorno de nube.


• Excelentes habilidades de comunicación escrita y verbal, con la capacidad de trabajar en colaboración en un entorno de equipo de ritmo rápido y comunicar ideas complejas de manera efectiva.


• Publicaciones previas de investigación en aprendizaje profundo es una ventaja.


• Dominio del inglés.

Cualificaciones preferidas

• Doctorado en Inteligencia Artificial, Ciencias de la Computación, Ciencias de Datos o campos relacionados Experiencia en investigación en el campo de LLM.


• Experiencia en series temporales de aprendizaje automático no supervisado.


• Experiencia en el entrenamiento y despliegue de modelos de aprendizaje profundo en la Nube.