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Data & Machine Learning Engineer (Fintech) | 55–75K €

Hiring from
Spain
Work type
Hybrid
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Una de las empresas con las que colaboramos en Joppy, una fintech referente en soluciones de circulante para pymes (factoring, financiación de proveedores, préstamos y automatización de pagos), busca un/a Data & ML Engineer con mentalidad de producto.


Tu misión será llevar a producción los modelos de riesgo de crédito y fraude del equipo de Data Science y convertirlos en servicios robustos y escalables que permitan tomar decisiones de crédito en tiempo real. No buscan prototipos, sino sistemas reales.


🎯 Qué harás

  • Ser responsable del ciclo de vida completo de ML: feature engineering, entrenamiento y reentrenamiento, versionado con MLflow y monitorización de drift.
  • Construir APIs internas que expongan scoring, señales de riesgo y variables de underwriting.
  • Modelar los datos de nuevos productos de crédito desde cero, con pipelines end-to-end.
  • Desplegar en AWS con Docker y orquestar procesos batch con Airflow.
  • Trabajar mano a mano con Data Science, Ingeniería y los equipos de Riesgos y Underwriting.


🛠️ Qué buscamos

  • Al menos 3 años llevando soluciones de Data Science a producción.
  • Python limpio y testeable, con FastAPI, SQLAlchemy y Pydantic.
  • Experiencia construyendo APIs REST: validación, patrones asíncronos y OpenAPI.
  • SQL y modelado de datos sólidos: diseño de esquemas, índices y optimización de consultas.
  • AWS (S3, RDS, EC2, Lambda, IAM) y Docker.
  • Autonomía y ownership para llevar un problema desde su definición hasta producción.
  • Fluidez en inglés (idioma en el que hablamos a nivel interno)


🤗 Qué ofrecen

  • Contrato indefinido y un salario de 55.000 € a 75.000 € brutos anuales.
  • Modelo híbrido: 3 días en la oficina de Barcelona y 2 en remoto.
  • Retribución flexible con Coverflex y seguro médico con Sanitas subvencionado al 30%.
  • Urban Sports Club subvencionado y clases gratuitas de inglés o castellano.
  • Un equipo pequeño e internacional, con jerarquía plana.

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