ML Engineer

¡Únete a Aristocrat, una empresa líder en la industria de los juegos para dispositivos móviles, donde la innovación y la pasión se unen! Nos dedicamos a crear experiencias de juego excepcionales y a utilizar los datos para impulsar decisiones estratégicas de negocio. Al formar parte de nuestro equipo innovador y colaborativo, tendrás la oportunidad de contribuir al futuro de los juegos móviles con tu experiencia en machine learning e inteligencia artificial.

Como ML Engineer en Aristocrat, desempeñarás un papel clave en el desarrollo y la implementación de soluciones de machine learning e inteligencia artificial que mejoren las experiencias personalizadas de los jugadores y los resultados del negocio. Esta posición ofrece una excelente oportunidad para trabajar en la intersección del machine learning, la ingeniería de software y el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial.

¿Cuáles serán tus responsabilidades?

• Desarrollar soluciones de machine learning: Crear, entrenar, evaluar y mejorar modelos de machine learning para predicción, recomendación, personalización y apoyo a la toma de decisiones.
• Desarrollar aplicaciones de IA: Crear aplicaciones y flujos de trabajo basados en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), incluyendo ingeniería de prompts, generación aumentada por recuperación (RAG) e integración de herramientas.
• Implementar componentes de ML/IA: Desarrollar componentes de software, servicios y APIs que integren funcionalidades de machine learning e inteligencia artificial en aplicaciones existentes.
• Evaluar sistemas de ML e IA: Analizar el rendimiento de los modelos, validar los resultados generados por IA, identificar posibles fallos y contribuir al desarrollo de marcos de evaluación y pruebas.
• Apoyar la implementación en producción: Colaborar con ingenieros de MLOps para desplegar, supervisar y mantener soluciones de ML/IA en entornos de producción.
• Aplicar buenas prácticas de ingeniería: Escribir código Python limpio y fácil de mantener, implementar pruebas automatizadas, participar en revisiones de código y mantener la documentación técnica actualizada.
• Trabajar con datos complejos: Obtener, integrar, validar y preparar conjuntos de datos de múltiples fuentes para el entrenamiento, la inferencia y la evaluación de modelos.
• Mejorar soluciones existentes: Investigar problemas técnicos, optimizar el rendimiento de los modelos y contribuir a mejorar la fiabilidad y eficiencia de las soluciones.
• Colaborar con diferentes equipos: Trabajar con científicos de datos, ingenieros y equipos de producto para comprender los requisitos y desarrollar soluciones prácticas de ML/IA.
• Desarrollar conocimientos técnicos: Mantenerte al día con las nuevas tecnologías de ML/IA, compartir conocimientos y contribuir a debates técnicos y buenas prácticas dentro del equipo.
  

¿Qué buscamos?

• Formación académica: Grado, máster o doctorado en Informática, Machine Learning, Inteligencia Artificial, Matemáticas o un área técnica relacionada, o experiencia práctica equivalente.
• Experiencia profesional: Más de 2 años de experiencia profesional en ingeniería de software, ingeniería de machine learning o desarrollo de inteligencia artificial, con experiencia práctica en el desarrollo de modelos de ML o aplicaciones basadas en IA.
• Ingeniería de software: Sólidos conocimientos de programación en Python, incluyendo diseño de software, pruebas, depuración, control de versiones y prácticas de desarrollo colaborativo.
• Machine learning: Experiencia práctica en el desarrollo, entrenamiento y evaluación de modelos de aprendizaje supervisado utilizando frameworks como scikit-learn, PyTorch, TensorFlow o similares.
• IA generativa: Experiencia en el desarrollo de aplicaciones basadas en LLM, incluyendo ingeniería de prompts, salidas estructuradas, RAG y llamadas a herramientas (tool calling).
• Evaluación de ML/IA: Conocimiento de metodologías de evaluación de modelos, métricas de rendimiento y enfoques para validar resultados generados por inteligencia artificial.
• Especialización en ML: Experiencia práctica en al menos una de las siguientes áreas: sistemas de recomendación, modelado de series temporales, aprendizaje no supervisado o aprendizaje por refuerzo.
• Procesamiento de datos: Sólidos conocimientos de SQL y experiencia en la extracción, transformación y validación de datos procedentes de bases de datos analíticas y APIs.
• Machine learning en producción: Familiaridad con el despliegue de modelos, servicios de inferencia, monitorización y gestión del ciclo de vida de modelos de ML.
• Cloud e infraestructura: Conocimientos prácticos de plataformas en la nube (como GCP, AWS o Azure), contenedores, pipelines de CI/CD y entornos de desarrollo de machine learning.
  

Se valorará positivamente

• Experiencia en la industria de los juegos móviles, entretenimiento digital o aplicaciones de consumo a gran escala.
• Experiencia en el desarrollo de sistemas de recomendación o personalización.
• Familiaridad con flujos de trabajo agénticos, agentes de IA o aplicaciones avanzadas basadas en LLM.
• Experiencia en model serving, computación distribuida u optimización del rendimiento.
• Experiencia con plataformas gestionadas de machine learning, como Vertex AI.
• Familiaridad con modelado bayesiano, inferencia causal o técnicas de simulación.
  

Información importante para los candidatos

• Idioma del CV: Por favor, envía tu currículum en inglés.
• Modalidad de trabajo híbrida: Esta posición sigue un modelo de trabajo híbrido que requiere asistencia presencial a nuestra oficina de Barcelona 3 días por semana.

Esta descripción del puesto puede haber sido revisada y optimizada mediante herramientas de inteligencia artificial con el fin de mejorar su claridad, coherencia e inclusión. En cualquier caso, todo el contenido final, los requisitos del puesto y las decisiones de contratación están sujetos a la revisión y aprobación de Aristocrat.

Filosofía de compensación

Ofrecemos un paquete integral de remuneración y beneficios diseñado para seguir siendo competitivo en el mercado, apoyar tu bienestar y reconocer tu contribución a nuestro éxito. Nuestro enfoque se basa en una filosofía de remuneración por desempeño, recompensando el impacto individual. Tu paquete de compensación específico se determinará en función de factores como tus habilidades, experiencia, cualificaciones y ubicación.

Dependiendo de tu puesto y ubicación, podrás optar a bonificaciones e incentivos anuales, beneficios de salud y bienestar, tiempo libre remunerado, planes de jubilación, cobertura de seguros y otros beneficios locales o establecidos por la legislación aplicable.

Los detalles específicos sobre la compensación y los beneficios para este puesto se tratarán durante el proceso de selección.