Cloud Data ML Engineer
Voltiva Energy
Job Overview
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Job Description
Overview
Voltiva Energy busca un Cloud Data ML Engineer para transformar su ecosistema IoT en una avanzada plataforma de inteligencia. Tu misión no será configurar sensores, sino diseñar el cerebro que procesa la información.
Responsibilities
Ingeniería de Datos y ETL: Diseñar y automatizar pipelines de datos (ETL) utilizando Python y SQL, integrando diversas fuentes de datos.
Desarrollo Backend: Crear aplicaciones y scripts robustos usando frameworks como FastAPI.
Desarrollo de Modelos: Implementar lógica avanzada para detección de anomalías, mantenimiento predictivo y análisis de series temporales con el stack de Python.
Machine Learning: Participar en el ciclo de vida completo de modelos de ML, desde entrenamiento y validación hasta despliegue y monitorización en producción.
Technical Profile
Se requiere experiencia de 2+ años en roles de ML Engineer, Data Engineer o Backend Python; dominio avanzado de Python; amplia experiencia en SQL y modelado de bases de datos (relacionales y no relacionales); y manejo de librerías como Scikit-learn y Pandas.
Soft Skills
Pasión por la automatización, actitud proactiva y capacidad de trabajo en equipo.
Valued Experience
Experiencia en servicios gestionados de AWS, conocimientos de IoT (protocolos y herramientas como Node-RED o ThingsBoard), procesamiento de series temporales, y manejo de Linux, Docker, Git y CI/CD.
What We Offer
Ubicación en Murcia con política de teletrabajo flexible, contrato indefinido, salario de 32.000€ a 38.000€ según valía, horario flexible con jornada intensiva los viernes y en verano, y 23 días de vacaciones.
Key skills/competency
- Machine Learning
- Data Engineering
- Backend Development
- Python
- SQL
- AWS
- IoT
- Docker
- CI/CD
- Linux
How to Get Hired at Voltiva Energy
- Research Voltiva Energy's culture: Study their mission and recent projects.
- Customize your resume: Align skills with ML and data engineering.
- Highlight relevant projects: Emphasize Python, SQL, and AWS experience.
- Prepare for technical interviews: Review ML lifecycle and backend challenges.
Frequently Asked Questions
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