Portugal
Gamdom
Anova
Ingeniero Senior de Machine Learning
Portugal
Porto, Portugal
PythonGo
Traducción automática. Consulta el original.
Sobre la oportunidad
Genera un impacto medible y crítico para la misión. Aporta tus talentos y experiencia únicos a una empresa líder en soluciones de IoT Industrial (IIoT). Convierte tu pasión en una profesión gratificante uniéndote a una organización dinámica y en expansión. Desempeñarás un papel vital que apoyará tu éxito y ayudará a impulsar operaciones seguras, eficientes y fiables en industrias de todo el mundo.
Dónde trabajarás
Este es un puesto híbrido con base en nuestra oficina de Oporto. En la práctica, la mayor parte de tu trabajo se puede realizar de forma remota, con tiempo ocasional en la oficina en Oporto para la colaboración en equipo, una flexibilidad que nuestros ingenieros nos dicen constantemente que valoran.
Funciones y Responsabilidades del Puesto
Serás responsable de soluciones de machine learning de principio a fin, desde la definición del problema de negocio hasta la ejecución fiable de modelos en producción, basadas en telemetría en tiempo real de sensores IoT industriales desplegados en todo el mundo.
Colabora para el éxito
- Gestiona proyectos de machine learning de principio a fin: planifica la hoja de ruta, define el problema, construye los pipelines y lleva las soluciones a producción.
- Traduce los objetivos de negocio en soluciones de ML y explica los resultados, limitaciones e incertidumbres a los stakeholders del negocio en términos que puedan actuar.
- Toma las decisiones técnicas, contribuye significativamente a la implementación y orienta a otros ingenieros a través de revisiones de código y discusiones de diseño. Este es un puesto práctico.
Crea soluciones impulsadas por ML
- Entrega predicciones, clasificación y detección de anomalías en series temporales de sensores IoT industriales que informan en tiempo real desde sitios de todo el mundo.
- Trabaja con las realidades de los datos de sensores: lagunas, deriva, etiquetas escasas y una población de dispositivos en constante evolución.
- Ejecuta lo que construyes (monitorización, detección de deriva y reentrenamiento) y da forma a los pipelines de datos de los que dependen tus modelos.
Ingeniería con asistencia de IA
- Utiliza herramientas de codificación agentica (Claude Code, Copilot, Cursor y similares) como parte normal de la entrega diaria.
- Exige al código generado por IA el mismo nivel de calidad que a cualquier otro código. Eres responsable de lo que envías.
- Estructura repositorios, pruebas y documentación para que tanto personas como agentes puedan trabajar en ellos de manera efectiva, y comparte los patrones y salvaguardas que funcionan para que la base del equipo mejore.
- Aplica la guía del Manual de IA de Anova sobre riesgo de modelos y validación humana para cualquier modelo cuya salida llegue a un cliente o impulse una acción automatizada.
Aboga por la calidad
- Contribuye y adapta continuamente las mejores prácticas y Formas de Trabajo en ingeniería de datos, machine learning y MLOps, para que el equipo entregue soluciones de alta calidad que generen un impacto real para nuestros clientes.
Requisitos Mínimos -
- Título de Grado en Ciencias de la Computación, Ciencia de Datos, Ingeniería o un campo cuantitativo relacionado, o una combinación equivalente de educación y experiencia.
- 5+ años de experiencia en ingeniería de machine learning o un puesto de ingeniería de software estrechamente relacionado, incluyendo despliegue práctico en producción (se prefieren 6–8 años).
- Experiencia práctica en la entrega de soluciones de machine learning nativas de la nube y a nivel de producción.
- Sólidos conocimientos de Python y los hábitos de ingeniería que lo acompañan: git, revisión de código, linters, pruebas unitarias y pipelines de CI/CD son herramientas que utilizas a diario.
- Sólida comprensión de la ingeniería de características, algoritmos de ML, entrenamiento y evaluación de modelos.
- Sólida experiencia en un stack de ML moderno: boosting de gradiente (LightGBM, XGBoost), scikit-learn, PyTorch, MLflow y herramientas actuales de series temporales.
- Experiencia operando modelos en producción: despliegue, monitorización, detección de deriva y reentrenamiento, y una buena comprensión de las prácticas de MLOps que hacen que esto sea sostenible.
- Fluidez con herramientas de codificación agentica.
- Dominio del inglés escrito y hablado.
Cualificaciones Preferidas -
- Profundidad en la plataforma Azure de Databricks: PySpark, MLflow, pipelines de streaming.
- Experiencia implementando flujos de trabajo agenticos en producción.
- Familiaridad con MCP (Model Context Protocol) o patrones similares para exponer modelos como herramientas que otros agentes pueden llamar directamente.
- Experiencia en el dominio en entornos industriales, energéticos o de IoT.
Más oportunidades con un solo perfil
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