Machine Learning Engineer - Scale Up - 2nd hand Marketplace
Barcelona·Jornada completa·Añadida hace 7 meses
8 ofertas abiertas
Qué ofrecen
Jornada completa
Según la oferta.
Híbrido
Días de oficina y de casa — el reparto está en la oferta.
Qué piden
Trabajar en inglés
Se requiere inglés, según la oferta.
Estar cerca de Barcelona para los días híbridos
No se menciona ninguna ayuda para la mudanza.
Esta oferta se publicó hace 7 meses
Esta oferta está publicada en inglés.
El puesto
Barcelona, Full-time, Hybrid
Fledge
- Fractional Talent Acquisition Advisory
- Recruitment operation tooling
- On-demand Talent Search
Company summary
In this role, you will:
- Iterate and maintain the ML Platform, identifying opportunities to improve speed, reliability, and maintainability. You will define the long-term vision and roadmap for MLOps.
- Work hand-in-hand with Data Scientists to support their efforts, ensuring they have the tooling to develop, deploy, and monitor scalable models efficiently.
- Define and promote engineering best practices (coding standards, testing, CI/CD) within the ML domain.
- Partner with Data Engineering and DevOps to align ML development with company-wide infrastructure and data governance standards.
- Investigate and integrate new frameworks and tools (e.g., for LLMs or real-time inference) to keep our stack modern and effective.
For this job, you must:
- Proven experience building and owning production-ready ML platforms and pipelines. You understand the full lifecycle from experimentation to monitoring.
- Deep understanding of AWS components (SageMaker, Lambda, S3) and container orchestration with Kubernetes.
- Strong software engineering background with proficiency in Python, Git, and CI/CD workflows. You write robust, testable code.
- Experience with real-time ML architectures, leveraging tools like Kafka for low-latency ingestion and inference.
- Hands-on experience with vector databases or semantic search infrastructure (e.g., OpenSearch, Vertex AI), including indexing and retrieval tuning.
- Familiarity with the broader ML toolkit, such as orchestration/tracking tools (Flyte, MLFlow, Feast) and standard libraries (Pandas, Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch).
- Professional proficiency in English and Spanish, with the ability to explain complex technical concepts to diverse stakeholders.
What Would Be A Plus 🚀
- Hands-on experience working with LLMs, RAG architectures, and libraries like LangChain or LlamaIndex.
- Familiarity with Big Data technologies like Spark or Beam.
- Experience with Data Engineering tools such as Airflow, dbt, or Datahub.
- Experience with other cloud platforms like GCP or Azure in addition to AWS.
How to Apply
🌈 Diversity, Equity, Inclusion, and Belonging
ℹ️ Important
Sobre Fledge
Fledge es una firma de adquisición de talento y reclutamiento centrada en empresas tecnológicas, que ayuda a startups respaldadas por capital riesgo a encontrar talento tecnológico especializado en Europa y los EE. UU. La empresa se describe a sí misma como alguien que adopta un enfoque de contratación sostenible y holístico, con el objetivo de construir equipos que crezcan con la empresa en lugar de simplemente cubrir puestos. Fledge opera como Fledge EURL, una entidad francesa (IVA FR62894453539).
La página de empleo de Fledge enumera puestos abiertos en España para ingenieros y diseñadores de producto, pero estos parecen ser puestos en empresas clientes en lugar de contrataciones internas propias de Fledge. El sitio web de la empresa no proporciona detalles sobre una oficina física en España o su cultura de trabajo allí. Para los profesionales internacionales, la relevancia de Fledge reside en su papel como reclutador que conecta a candidatos con oportunidades tecnológicas en España, aunque la información específica sobre sus operaciones locales es limitada.
- Sector
- Recruitment
- Web
- fledge.net



