Junior Machine Learning Engineer
📊⚽ Desde 2017 Driblab está revolucionando el análisis deportivo, ayudando a clubes de las principales ligas de Europa y América a tomar mejores decisiones con tecnología puntera. Ahora quiere ir un paso más allá, impulsando su plataforma con inteligencia artificial y machine learning. ¿Quieres ayudartes?
¿Qué harás?
Driblab se ha convertido en el mejor aliado en el mundo del análisis deportivo. Gracias a su plataforma, los mejores clubes del mundo toman decisiones informadas basadas en datos que antes parecían inalcanzables. Desde clubes y agencias hasta marcas y medios de comunicación, todos confían en su tecnología para llevar su análisis a otro nivel.
En el núcleo de su producto estrella, aprovechan más de 2000 eventos por partido para ofrecer análisis deportivos de otro planeta. Su plataforma, impulsada por inteligencia artificial y machine learning, desglosa cada aspecto del juego, desde el rendimiento individual de los jugadores hasta estrategias de equipo. ¿El resultado? Clubes que pueden fichar talento con más precisión y anticiparse al mercado.
Para muestra, un botón 🎯. ¿Recuerdas a Artem Dovbyk? Driblab ya lo tenía en el radar antes de que llegara a las grandes ligas europeas. Su base de datos sigue a miles de jugadores y les permite recomendar futuras estrellas mucho antes de que se conviertan en fichajes millonarios.
Los equipos de scouting no dependen solo de la intuición para encontrar el fichaje perfecto dentro de su presupuesto gracias al team. Su plataforma ayuda a los profesionales del fútbol a acertar más y fallar menos, optimizando estrategias y maximizando el rendimiento en el campo. Ya sea en un estadio de Champions o en un torneo juvenil, Driblab está cambiando el juego.
🙌¿Qué esperan de ti?
Uno de sus pilares está en el análisis de imágenes generadas por los partidos, para lo que tienen un equipo de 5 personas dedicados a técnicas de computer vision con Machine Learning e inteligencia artificial. A partir del vídeo y la alineación del equipo, se rastrean todos los jugadores durante el partido. Así obtienen datos sobre la distancia recorrida, los sprints realizados y otros datos físicos. Generan métricas avanzadas, como el posicionamiento de los jugadores en el campo y acciones específicas como pases que rompen líneas de defensa. ⚽
A nivel técnico trabajan a fondo en la monitorización y traqueo de datos basados en computer vision. Eres la persona ideal para este puesto si has tenido experiencia con OpenCV y herramientas de tracking a nivel de machine learning.
En cuanto a formación y background, lo ideal sería que vinieras de formación como matemáticas, informática, o formación relacionada con Machine Learning.
Ya tienen un par de manfreditas entre sus filas… ¿Quieres ser el siguiente? 🙌
Tu evolución
En 1 mes
Este mes es sobre todo para aterrizar y empezar tu onboarding.
Participarás en las reuniones de conceptualización hacia dónde se quieren dirigir. Entenderás la mayoría de conceptos de la industria y ya estarás ayudando a detectar algunos procesos que puedan ser mejorables.
Conocerás (casi) todos los procesos de Driblab (te dedicarán todo el tiempo del mundo a enseñarte) y las distintas herramientas y servicios que usan para gestionarlos.
Tus responsabilidades
Desarrollar, diseñar, solucionar problemas, probar, mantener, implementar y mejorar los proyectos de Driblab.
Verificar la exactitud de los datos nuevos y existentes.
Automatizar la introducción de nuevos datos.
Investigar y comprobar la fiabilidad de las nuevas fuentes de datos.
Investigar nuevos desarrollos de fuentes clave, así como de la competencia, para desarrollar nuevos modelos, productos y herramientas.
¿Cómo lo harás?
El equipo de Driblab está compuesto por unas 25 personas, y el ambiente de trabajo se caracteriza por una atmósfera relajada y de confianza. Hacen uso de diversas herramientas que son clave para su forma de trabajar. Por ejemplo, utilizan Jira para organizar y hacer seguimiento de todas las tareas del proyecto, asegurando que cada paso esté bien planificado y ejecutado. A nivel de documentación cuentan con Notion y también usan Bitbucket para colaborar en el desarrollo. Por último, para su comunicación diaria confían en Slack, donde pueden chatear y mantenerse al día con todo el equipo.
Operan con una dinámica única, llevando a cabo reuniones diarias de stand-up para planificar el día, establecer hitos y establecer plazos alineados. Este enfoque colaborativo fomenta una comunicación y coordinación efectiva dentro del equipo que trabaja de manera asíncrona desde distintas partes del mundo. ¡Están deseando darte la bienvenida al equipo!
¿Cuándo trabajarás?
Tienen una jornada flexible, pero DE VERDAD.
Sólo te piden que estés disponible en la daily a las 11:00, horario peninsular español, pero el equipo se reparte durante todo el día. Tienen gente trabajando en distintos horarios desde Túnez, Malta, e incluso desde China. Aquí siempre tendrás compañía 🤜🤛
Día laborable
Jornada completa
Vacaciones
25 días
Jornada laboral
Flexible¿Dónde trabajarás?
Remoto
Presencial
¡Desde donde quieras!
Esta posición es 100% remota. Mientras tengas una buena conexión a Internet, podrás trabajar desde donde más te inspire.
Si prefieres ir a sus oficinas, también tienes las puertas abiertas. Tienen sede en Madrid, cerca del Google Campus 🙌.
¿Con quién trabajarás?
Ahora mismo son 25 personas en el equipo, aunque es probable que cuando te incorpores ya sean alguna más. Algunos de los compañeros con los que más interactuarás más en tu día a día son:
- Cristian Coré Ramiro (Founder and CTO): Llegó cuando todo era campo y sobrevivió. Es uno de los cofundadores de Driblab y Madribble (su división dedicada al baloncesto). Será uno de tus principales maestros de ceremonias dentro del equipo.
- Michael Pulis (ML engineer-Team Lead): Forma parte del equipo de Computer Vision prácticamente desde el día uno y ahora lidera al equipo para convertirse en lo que es.
- Seif Mejri (ML Engineer): lleva cerca de año y medio colaborando con el equipo y será uno de tus compañeros más cercanos en el día a día.
- Isabel Vidaurre (ML Engineer): Entró de la mano de manfred al equipo hace ya un año y no ha dejado de aportar valor desde el día uno. Viene del mundo de la investigación y es doctorada en ciencias de la computación
- Luis Catalá (ML Engineer): Es el otro manfredita del equipo que se une a Driblab hace un año. En sus primeras experiencias analizaba con computer vision cómo la gente se colaba en el transporte público 😜
¿Qué piden?
Se trata de una posición junior, pero no de entrada. Buscamos a alguien que ya cuente con cierta experiencia previa en Machine Learning y Computer Vision, suficiente para desenvolverse en proyectos reales.
- Python y librerías como Numpy, Pandas y Pickle
- Machine Learning, con foco en OpenCV y TensorFlow o PyTorch
- Conocimientos en SQL
- Control de versiones con Git
- Buenas habilidades de comunicación tanto en inglés como en español
- Conocimientos en CNNs, Siamese Networks, Triplet Networks
- Experiencia con Optuna, GridSearch o XGBoost
- Ganas de aprender nuevos lenguajes o herramientas según lo pida el proyecto
Y sí, esto quizá te pilla de sorpresa… pero estaría muy bien saber de fútbol ⚽️. No hace falta que seas experto/a, pero muchas de las decisiones técnicas requieren entender el juego: qué tiene sentido, qué no, cuándo una jugada es coherente, cuándo un modelo se está yendo por la tangente…
Tecnologías
Innegociable
Python
Avanzado 
OpenCV
Intermedio 
SQL
Avanzado 
Unix
Avanzado
Estaría bien
TensorFlow
Básico 
PyTorch
Básico 
Git
Avanzado
Otras habilidades
Innegociable
Trabajo en equipo
Autonomía en el aprendizaje
Capacidad de recibir feedback
Atención al detalle
Estaría bien
Proactividad
Comunicación intercultural
Idiomas
¿Qué ofrecen?
🏖️ 25 días de vacaciones. Driblab trabaja bajo los festivos locales de Madrid capital.
🍎 Trabajo con productos Apple proporcionados por Driblab.
🍹Bebidas y aperitivos gratuitos (si eres de los que va por la ofi).
⏰ Horario flexible.
Beneficios
Café, fruta y snacks
Eventos de formación internos
Dinámicas y eventos de teambuilding
What the FAQ?
Sí. De hecho, tienen gente en Malta, Túnez, China, etc.
- Si estás en España: tendrás un contrato laboral indefinido
- Si estás fuera de España: tendrás que ser freelance para poder trabajar con ellos.
Se aceptan solicitudes all around the world 🌍
La verdad es que necesitan cubrir la posición YA de YA, por lo que, a pesar de tener muchos pasos, tratarán de ser lo más ágiles posibles.
Normalmente, su proceso de selección consta de:
- Una llamada corta para comentar el puesto y ver si estáis alineados
- Entrevista técnica con el equipo, que consistirá en una charla técnica y en valoración de tus experiencias en base a tu CV.
- A partir de ahí te mandan un take-home assigment.
- Se reunirán contigo de nuevo para revisar la prueba.
- Oferta 🏁
NO. Han tenido miembros del equipo trabajando desde Túnez, Malta, China… con eso te decimos todo.
Tienen oficinas en Madrid, por si eres de los que prefiere tener la opción de ver al equipo de vez en cuando. ¡Te recibirán siempre con los brazos abiertos!