Anunciado Hace 2h
Tipo de jornada
Parcial - Indiferente
Tipo de contrato
Formativo
Salario
15.000€ - 18.000€ bruto/año
Categoría
Estudios mínimos
Sin especificar
Nivel
Sin determinar
Número de vacantes
1
Número de inscritos
1
Tags Relacionados
Descripción del empleo

En BETWEEN apostamos por ofrecerte las mejores oportunidades dentro del área tecnológica. Contamos con un equipo de más de 900 profesionales. Ser parte de nuestro equipo significa formar parte de una comunidad multicultural, con acceso a oportunidades de crecimiento y desarrollo profesional, generando impacto.


Si quieres desarrollar tus capacidades en un entorno internacional, apostando por trabajar en soluciones de I+D tanto en Ingeniería como en IT, ¡este es tu próximo destino!


Damos soporte en una gran variedad de áreas como Operaciones, Desarrollo de producto, Compras, Firmware, Software, Business Intelligence, Gestión, Transformación digital, ¡y muchas más! Además, desarrollamos soluciones tecnológicas a medida desde nuestros Hubs Tecnológicos.



¿Qué haré? Estas serán tus funciones principales:


  • Te integrarás como Machine Learning Engineer en un equipo multidisciplinar, trabajando en un entorno de alto nivel técnico e internacional.

  • Apoyar al equipo de Machine Learning en la investigación y desarrollo de modelos de aprendizaje automático y visión por computadora.

  • Colaborar en la implementación de procesos de ML Ops básicos bajo la supervisión del equipo, incluyendo el ciclo de vida de los modelos.

  • Trabajar con frameworks como TensorFlow y PyTorch, y aprender sobre herramientas de despliegue en la nube (Kubernetes, Docker, AWS, GCP, Azure).

  • Participar en el diseño, entrenamiento y evaluación de modelos, asegurando el cumplimiento de estándares de calidad y seguridad.

  • Colaborar con otros equipos para implementar soluciones que tengan impacto en los objetivos del negocio.


¿Cómo lo haré?


  • Media jornada: 4 horas diarias (adaptado a tu horario de estudios).

  • Remuneración de 6-8€/h en función de los estudios previos.

  • Modelo híbrido con ubicación en Sant Cugat del Vallès (parking gratuito en las instalaciones y bien comunicado en transporte publico). Los demás días puedes teletrabajar o estar en la oficina de Between en BCN.

  • Tendrás un PC y los periféricos necesarios para el desarrollo de tu trabajo.


Si eres BETWEENER obtendrás estos beneficios:


  • Seguro médico con Sanitas.

  • Dispondrás de oportunidades de formación y desarrollo profesional: Idiomas, cursos en Udemy, Certificaciones, Programa The Power Business School y Bootcamps especializados (Agile, DevOps, IA & Big Data, Ciberseguridad, etc.).

  • Contarás con un equipo de Talento que te acompañará durante toda tu experiencia con nosotros. ¡Haremos un café una vez al mes! Así, mantendremos el contacto.

  • Pondremos a tu disposición un amplio abanico de retos y proyectos acordes con tus objetivos personales y profesionales.

  • Posibilidad de elegir cómo obtener parte de tu salario gracias a las ventajas fiscales de nuestra Retribución Flexible (Ticket restaurant, Ticket transporte, Ticket guardería).

  • Descuentos para acceder a centros de Fitness con Gympass.

  • Acceso a nuestro Club de Descuentos: Inspiring Benefits.

  • En BETWEEN nos gusta mucho hacer networking, por lo que te invitaremos a participar en todos estos eventos ¡y más!: las BETWEEN Nights, torneos deportivos, Black Mamba Race, viernes de vermut, juegos de mesa, etc.

  • Podrás disfrutar de nuestras fantásticas oficinas del 22@ las cuales disponen de Rooftop, tirador de cerveza, mesa de ping-pong y futbolín.

  • Programa de recomendación remunerado de Talento.

  • En BETWEEN, la igualdad de oportunidades es uno de nuestros valores. Nuestro compromiso es contratar al mejor talento independientemente de su raza, religión, sexo, edad y personas con otras capacidades y promover su desarrollo profesional y personal.



Requisitos mínimos

Mínimos:


  • Cursando Ingeniería o Máster en Informática, Matemáticas, Estadística, Data Science o equivalente.

  • Conocimientos básicos de Python y frameworks de machine learning (e.g., scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).

  • Interés en aprender sobre ML Ops y su aplicación práctica.

  • Nivelalto de inglés.

  • Actitud proactiva y ganas de aprender.

Valorables:


  • Proyectos académicos relacionados con machine learning o computer vision.

  • Conocimientos en contenedores y herramientas de orquestación (Docker, Kubernetes).

  • Familiaridad con entornos Cloud (AWS, GCP, Azure).



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