¿Estás buscando un proyecto estable y sostenible donde puedas desarrollar tu talento? ¿Quieres formar parte de la marca agrícola John Deere, líder indiscutible en su sector? Te estamos buscando.

Buscamos un/a AI/ML que lidere el diseño, construcción y automatización de soluciones de IA de extremo a extremo, desde los datos hasta la puesta en producción y monitorización continua de los modelos.

Tu misión será diseñar, construir y escalar soluciones de IA con foco en pipelines robustos y automatizados, asegurando que los modelos pasen de prototipo a producto real, medible y alineado con los objetivos de negocio.

La persona seleccionada, formará parte del concesionario más grande de la red John Deere a nivel nacional y europea.

¡Desarrolla tu carrera profesional y talento en nuestra compañía! ¡Te estamos esperando!

Principales funciones

• Diseñar, entrenar y evaluar modelos de ML/DL alineados con objetivos de negocio e integrados en pipelines end-to-end.
• Construir y mantener pipelines automatizados de datos y ML (ingestión, feature engineering, entrenamiento, validación, registro y despliegue).
• Implementar prácticas de MLOps: CI/CD para modelos, tests automatizados, contenedorización y despliegues controlados en cloud.
• Garantizar reproducibilidad y trazabilidad: versionado de datos, código y modelos; experiment tracking y metadatos.
• Monitorizar modelos en producción (deriva, métricas de negocio, latencia, errores) y activar reentrenamientos.
• Colaborar con equipos de producto y stakeholders para definir requisitos, métricas de éxito e impacto.
• Liderar decisiones técnicas, estándares de arquitectura y mentorización de perfiles junior.
• Velar por principios de IA responsable: seguridad, privacidad, sesgos, explicabilidad y cumplimiento normativo.

Requisitos mínimos

• Grado en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas, Estadística, Física o similar.
• Valorable máster en IA, ML, Data Science o MLOps.
• ≥ 3–4 años de experiencia en desarrollo y puesta en producción de modelos de ML/DL.
• Dominio de Python y ecosistema ML (pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch y/o TensorFlow).
• Experiencia real en pipelines de ML en producción (más allá de notebooks).
• Uso de orquestadores (Airflow, Kubeflow…) y herramientas de experiment tracking / model registry (MLflow o similares).
• Despliegue automatizado con Docker, Kubernetes y servicios cloud (AWS, GCP o Azure).
• Buenas prácticas de ingeniería de software: Git, testing, code review, CI/CD.
• Capacidad de comunicación con perfiles técnicos y no técnicos.

Se valorará

• Certificaciones Cloud (AWS, GCP, Azure) y/o específicas de IA / MLOps.

Habilidades

• Comunicación clara y adaptación al interlocutor.
• Trabajo en equipo y colaboración multidisciplinar.
• Pensamiento crítico y resolución de problemas.
• Orientación a producto e impacto en negocio.
• Autonomía, organización y responsabilidad.
• Curiosidad y aprendizaje continuo.