Título del puesto: Ingeniero de aprendizaje automático
Nivel de experiencia: Intermedio a sénior
Ubicación: Presencial/Híbrido
Tipo de contrato: Jornada completa
En MyTower buscamos un ingeniero de aprendizaje automático para diseñar, desarrollar e implementar modelos de aprendizaje automático y sistemas basados en datos, en relación con nuestras soluciones de ejecución de la cadena de suministro (TMS, GTM, SCM).
Intervendrá en todo el ciclo de vida del aprendizaje automático, desde la preparación de los datos y la experimentación hasta la implementación y el seguimiento de los modelos en producción.
El candidato ideal tiene una sólida experiencia práctica en técnicas modernas de aprendizaje automático, marcos de aprendizaje profundo e infraestructuras de aprendizaje automático escalables. El trabajo realizado en el MyTower AI Competence Center se integrará posteriormente en los módulos de software existentes y futuros de MyTower Solution Suite.
El perfil buscado combina una profunda experiencia técnica en aprendizaje automático con una visión estratégica del uso de la IA para mejorar la experiencia del usuario, la automatización, la toma de decisiones y el rendimiento operativo.
Estrategia de IA e innovación
• Colaborar con los equipos de producto para identificar las áreas en las que la IA puede crear valor en las soluciones de software de MyTower.
• Evaluar la viabilidad, la disponibilidad de datos y los enfoques técnicos para nuevas funcionalidades basadas en la IA.
• Desarrollar prototipos o pruebas de concepto para validar los posibles casos de uso.
• Asesorar sobre tecnologías de IA, herramientas, tendencias y opciones de arquitectura.
• Contribuir a la hoja de ruta de IA a largo plazo y a la visión del producto.
Desarrollo y selección de modelos
• Diseñar, entrenar y evaluar modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
• Implementar procesos de ingeniería de características y preprocesamiento de datos.
• Realizar experimentos, comparar el rendimiento de los modelos y optimizar los hiperparámetros.
• Construir procesos de entrenamiento reproducibles y garantizar la gestión de las versiones de los modelos.
Colaboración y liderazgo técnico
• Trabajar en estrecha colaboración con ingenieros de datos, gestores de productos y expertos en la materia.
• Proporcionar recomendaciones sobre buenas prácticas de ML, experimentación y arquitectura.
• Documentar el código, el comportamiento de los modelos y la arquitectura de los sistemas.
• Contribuir a las decisiones técnicas y a la innovación.
• Colaborar con los equipos de la fábrica de software MyTower y el equipo DevOps para preparar la integración y el despliegue de los modelos de IA en los módulos de software existentes y futuros.
• Más de 3 años de experiencia como ingeniero de ML, ingeniero de NLP o científico de datos con una fuerte dimensión de ingeniería.
• Sólido dominio de Python.
• Primera experiencia en el diseño y la implementación de agentes de IA utilizando marcos de trabajo agenticos (LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen, etc.).
• Experiencia con marcos de ML (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Experiencia con modelos de lenguaje amplio (LLM) o IA generativa.
• Conocimiento de herramientas de implementación de modelos (FastAPI, TorchServe, MLflow, etc.).
• Conocimiento de plataformas en la nube (Scaleway, AWS, Azure o GCP).
• Experiencia en la implementación de modelos de aprendizaje automático en producción.
• Buena comprensión de las estructuras de datos, los algoritmos y los principios de ingeniería de software.
• Familiaridad con Linux, Docker y los sistemas de control de versiones.
• Francés e inglés fluidos (nivel mínimo: B2).
• Participar en la implementación de modelos en producción (API, microservicios, trabajos por lotes).
• Integrar los modelos en las infraestructuras en la nube y los flujos de trabajo de CI/CD.
• Supervisar el rendimiento de los modelos, la deriva (drift) y su fiabilidad a lo largo del tiempo.
• Mantener canalizaciones de inferencia escalables.
• Conocimiento de los conceptos de ejecución de la cadena de suministro: gestión del transporte (TMS), gestión del comercio global (GTM), transporte de mercancías, aduanas o flujos comerciales internacionales. Se valorará muy positivamente el conocimiento del sector.
• Conocimiento de marcos frontend y backend (en particular Spring Boot y Angular).
• Conocimiento de los conceptos y herramientas GenOps.
• Experiencia en pruebas, supervisión de modelos y análisis.
Expertos en digitalización del transporte, las aduanas y el comercio exterior.
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