IA & Machine Learning Engineer at Sopra Steria

Valencia, Valencian Community, Spain -

Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

27 May, 26

Salary

0.0

Posted On

26 Feb, 26

Experience

5 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

AI, Machine Learning, Deep Learning, NLP, Data Preparation, Model Development, CI/CD, Cloud Platforms, ML Ops, Python, AWS, Azure, Google Cloud, GPU, RAG, LLM

Industry

Information Technology & Services

Description

Descripción de la empresa Porque trabajar en Sopra Steria, también es sentir Sopra Steria. Somos un reconocido líder europeo en consultoría, servicios digitales y desarrollo de software, con cerca de 56.000 empleados en casi 30 países y más de 4.000 en España. Nos enfocamos en las personas, en su formación y desarrollo profesional, lo que nos impulsa a crecer y mejorar constantemente. Tenemos pasión por lo digital y al igual que tú, buscamos la mejor de las aventuras. Queremos que tu día a día se convierta en la mejor de tus inspiraciones. Que aprendas, aportes, te diviertas, crezcas y que, sobre todo, disfrutes al máximo. Si quieres formar parte de un equipo “Great Place to Work”, ¡Sigue leyendo! Descripción del empleo Estamos buscando un/a IA & Machine Learning Engineer para diseñar, construir y operar soluciones de aprendizaje automático y profundo que impulsan la automatización inteligente y la toma de decisiones basada en datos en una organización internacional referente en su actividad. Supervisarás todo el ciclo de vida del aprendizaje automático, incluyendo la preparación de datos, el desarrollo de modelos, la validación, la implementación, la monitorización y el reentrenamiento, utilizando orquestación moderna, herramientas de CI/CD y plataformas en la nube. Entre las funciones del día a día se encuentran... I+D de flujos de trabajo, algoritmos y soluciones basados en IA. Trabajo en entornos de nube pública (AWS, Azure o Google), así como en entornos locales. Trabajo con backends basados en GPU y plataformas en la nube. Instalación y configuración de sistemas de IA y ML Ops para garantizar su funcionalidad. Análisis de los requisitos estructurales para nuevo software y aplicaciones. Evaluación y análisis de soluciones complejas de IA y recopilación de resultados. Supervisión y desarrollo de procesos de IA y ML Ops. Diseño de pipelines y flujos de trabajo complejos de IA y ML Ops. Presentación de conceptos técnicos a públicos sin conocimientos técnicos. Mejora y optimiza las soluciones de IA existentes. Entrega de soluciones de IA a clientes o colegas. Mejora del rendimiento mediante la realización de pruebas, la resolución de problemas y la integración de nuevos elementos. Definición y creación de prototipos de demostraciones básicas para soluciones y flujos de trabajo de IA. Requisitos ¿Qué necesitamos? Nivel de inglés alto (B2/C1). Más de 5 años de experiencia como investigador/a o ingeniero/a en tareas relacionadas con IA, PLN y aprendizaje profundo. Más de 5 años de experiencia en clasificación de texto, extracción de información, etiquetado de secuencias, selección de modelos, evaluación y análisis de resultados. Más de 3 años de experiencia en clasificación multiclase y multitarea; LLM; sistemas de diálogo/chatbots, Generación Aumentada por Recuperación (RAG), IA con agentes; arquitecturas adversariales; metodologías de aprendizaje en línea; compresión de modelos (poda, cuantificación, destilación, etc.); modelos de IA en entornos de producción. Más de 3 años de experiencia con plataformas en la nube (p. ej., Azure); desarrollo de API y servicios web en Python; desarrollo de aplicaciones web en Python; metodologías ágiles; contenedores y su orquestación; soluciones de computación en la nube. Perfil técnico: Conocimientos avanzados de las siguientes tecnologías: Python, Bash, Git, SSH y terminal Linux. Conocimientos avanzados de uno de los siguientes backends de aprendizaje profundo: Keras, TensorFlow, PyTorch o JAX. Conocimientos avanzados de una de las siguientes soluciones para la gestión de modelos de IA: NVIDIA Triton Inference Server, vLLM u Ollama. Conocimientos de una de las siguientes soluciones de desarrollo de aplicaciones web: Dash, Flask o Streamlit. Conocimientos de los servicios de Microsoft Azure DevOps para I+D e implementación de modelos/soluciones de IA, incluyendo aprendizaje automático (ML) y Copilot Studio. Conocimientos de Docker y Kubernetes para entornos de I+D y producción. Información adicional ¿Qué ofrecemos? ¿Qué tenemos para ti? Modelo de trabajo híbrido Contrato indefinido y jornada completa 23 días de vacaciones Formación continua: competencias técnicas, transversales y de idiomas. Contamos con acceso a certificaciones, formaciones de los principales Partners Tecnológicos, plataformas online y ¡mucho más! Seguro de vida y de accidentes Posibilidad de acogerte a nuestra retribución flexible (seguro médico, cheques guarderías, transporte, comida y formación) Acceso a Privilege Club, donde encontrarás descuentos interesantes en las principales marcas Onboarding personalizado y detallado. Te acompañamos en todo momento para que te sientas #soprano desde el primer momento. Oficina con espacios reservados al ocio. ¡Trabajo y diversión unido! Compañerismo y buen ambiente, el poder de la unión lo tenemos presente. Y lo más importante...Tienes la posibilidad de desarrollar tu carrera profesional con nosotros: Crearemos juntos un plan de carrera personalizado. Te formarás, marcaremos objetivos y llevaremos a cabo un seguimiento para asegurarnos de que lo conseguimos juntos. Escuchamos tus prioridades y luchamos por ellas. ¡Aquí tu voz importa! ¡Únete a nosotros y sé parte de algo más! The world is how we shape it Adquirimos el compromiso de respetar la diversidad, creando un ambiente de trabajo inclusivo y aplicando políticas que favorezcan la inclusión y promuevan el respeto social y cultural en cuestiones de género, edad, funcional, orientación sexual y religión con igualdad de oportunidades.

Responsibilities

The role involves designing, building, and operating machine learning and deep learning solutions to drive intelligent automation and data-driven decision-making across the organization. Responsibilities include overseeing the entire ML lifecycle, from data preparation and model development to deployment, monitoring, and retraining using modern orchestration and cloud platforms.