Habilidades, experiencia, cualificaciones... Si tiene el perfil adecuado para esta oportunidad, asegúrese de inscribirse hoy mismo.

Se tendrán en cuenta también perfiles de Instructor de vuelo sin dichas habilitaciones.

Incluye las revalidaciones para mantenimiento de licencia y certificado médico, cursos para promoción como instructor y otros incentivos.

Sueldo BRUTO: 3.300€.

Sede: Málaga capital.

Contrato indefinido de 40 horas semanales con periodo de prueba de 3 meses.

Jornada: Definida con mucha antelación con dos días libres seguidos, incluyendo siempre al menos uno en fin de semana.

Sus tareas serían:

· Principalmente instrucción de vuelo en bimotores Diamond DA42 y Tecnam P2006T

· Instrucción de vuelo en monomotores Diamond DA20, DA40, Cirrus SR20 y Tecnam P2008

· Instrucción en simuladores

· Instrucción teórica

Se busca:

· Buen nivel de inglés

· Español básico

· Resolutivo y con capacidad de trabajo en equipo. xqbhyrx

· Capacidad para poder desplazarse al puesto de trabajo.

Para ser considerado para una entrevista, por favor, asegúrese de que su solicitud se ajusta plenamente a las especificaciones del puesto que se encuentran a continuación.

Descripción del puesto Buscamos un/a Docente para impartir de forma presencial el Certificado de Profesionalidad en Teleasistencia, que tendrá como responsabilidad impartir clases, planificar las sesiones formativas y guiar a las y los estudiantes en su desarrollo profesional en este ámbito. Deberás fomentar un ambiente inclusivo y dinámico para garantizar un óptimo aprendizaje. El horario es de 8,30 a 14,30 de lunes a viernes en nuestro centro de formación de la C/ Arboleda, 18 en Madrid. Se trata de un contrato de prestación de servicios con un precio hora de 35 €.

Requisitos

• Certificación de la CAM para poder impartir como docente el CP de Teleasistencia
• Experiencia y aptitudes en planificación de lecciones y diseño de programas educativos eficaces.
• Habilidades sobresalientes en educación, enseñanza y formación profesional.
• Capacidades comunicativas excepcionales, con habilidades para transmitir conocimientos de manera clara y efectiva. xqbhyrx
• Se valorará experiencia previa como docente en teleasistencia y conocimientos sobre pedagogía adaptada a públicos diversos.

A fantastic opportunity for a driven Deep Learning Engineer to join fast‑growing deep‑tech company, who provide hyper‑efficient software to global companies across finance, energy, manufacturing and cybersecurity to gain an edge with quantum computing and artificial intelligence. You will have the opportunity to work on challenging projects, contribute to cutting‑edge research, and shape the future of LLM and AI technologies.

Fixed Term Contract until the end of June 2026, with Hybrid working from sites in Barcelona, Madrid or Zaragoza.

Responsibilities

• 
  
• Design, train, and optimize deep learning models from scratch (including LLMs and computer vision models), working end‑to‑end across data preparation, architecture design, training loops, distributed compute, and evaluation.
  
• Apply and further develop state‑of‑the‑art model compression techniques, including pruning (structured/unstructured), distillation, low‑rank decomposition, quantization (PTQ/QAT), and architecture‑level slimming.
  
• Build reproducible pipelines for large‑model compression, integrating training, re‑training, search/ablation loops, and evaluation into automated workflows.
  
• Design and implement strategies for creating, sourcing, and augmenting datasets tailored for LLM pre‑training and post‑training, and computer vision models.
  
• Fine‑tune and adapt language models using methods such as SFT, prompt engineering, and reinforcement or preference optimization, tailoring them to domain‑specific tasks and real‑world constraints.
  
• Conduct rigorous empirical studies to understand trade‑offs between accuracy, latency, memory footprint, throughput, cost, and hardware constraints across GPU, CPU, and edge devices.
  
• Benchmark compressed models end‑to‑end, including task performance, robustness, generalization, and degradation analysis across real‑world workloads and business use cases.
  
• Perform deep error analysis and structured ablations to identify failure modes introduced by compression, guiding improvements in architecture, training strategy, or data curation.
  
• Design experiments that combine compression, retrieval, and downstream fine‑tuning, exploring the interaction between model size, retrieval strategies, and task‑level performance in RAG and Agentic AI systems.
  
• Optimize models for cloud and edge deployment, adapting compression strategies to hardware constraints, performance targets, and cost budgets.
  
• Integrate compressed models seamlessly into production pipelines and customer‑facing systems.
  
• Maintain high engineering standards, ensuring clear documentation, versioned experiments, reproducible results, and clean modular codebases for training and compression workflows.
  
• Participate in code reviews, offering thoughtful, constructive feedback to maintain code quality, readability, and consistency.
  

Qualifications

• 
  
• Master’s or Ph.D. in Computer Science, Machine Learning, Electrical Engineering, Physics, or a related technical field.
  
• 3+ years of hands‑on experience training deep learning models from scratch, including designing architectures, building data pipelines, implementing training loops, and running large‑scale distributed training jobs.
  
• Proven experience in at least one major deep learning domain where training from scratch is standard practice, such as computer vision (CNNs, ViTs), speech recognition, recommender systems (DNNs, GNNs), or large language models (LLMs).
  
• Strong expertise with model compression techniques, including pruning (structured/unstructured), distillation, low‑rank factorization, and architecture‑level optimization.
  
• Demonstrated ability to analyze and improve model performance through ablation studies, error analysis, and architecture or data‑driven iterative improvements.
  
• In‑depth knowledge of foundational model architectures (computer vision and LLMs) and their lifecycle: training, fine‑tuning, alignment, and evaluation.
  
• Solid understanding of training dynamics, optimization algorithms, initialization schemes, normalization layers, and regularization methods.
  
• Hands‑on experience with Python, PyTorch and modern ML stacks (HuggingFace Transformers, Lightning, DeepSpeed, Accelerate, NeMo, or equivalent).
  
• Experience building robust, modular, scalable ML training pipelines, including experiment tracking, reproducibility, and version control best practices.
  
• Practical experience optimizing models for real‑world deployment, including latency, memory footprint, throughput, hardware constraints, and inference‑cost considerations.
  
• Excellent problem‑solving, debugging, performance analysis, test design, and documentation skills.
  
• Excellent communication skills in English.
  

By applying to this role you understand that we may collect your personal data and store and process it on our systems. For more information please see our Privacy Notice ( ‑us/privacy‑notice/). xqbhyrx

Seniority level

• 
  
• Mid‑Senior level
  

Employment type

• 
  
• Temporary
  

Job function

• 
  
• Design and Engineering
  
• Industries: Software Development, IT System Custom Software Development, and IT System Design Services
  

#J-18808-Ljbffr
Hay opciones de teletrabajo/trabajo desde casa disponibles para este puesto.

Se pueden requerir diversas habilidades interpersonales y experiencia para el siguiente puesto. Por favor, asegúrese de consultar la descripción a continuación con atención.

Se tendrán en cuenta también perfiles de Instructor de vuelo sin dichas habilitaciones.

Incluye las revalidaciones para mantenimiento de licencia y certificado médico, cursos para promoción como instructor y otros incentivos.

Sueldo BRUTO: 3.300€.

Sede: Málaga capital.

Contrato indefinido de 40 horas semanales con periodo de prueba de 3 meses.

Jornada: Definida con mucha antelación con dos días libres seguidos, incluyendo siempre al menos uno en fin de semana.

Sus tareas serían:

· Principalmente instrucción de vuelo en bimotores Diamond DA42 y Tecnam P2006T

· Instrucción de vuelo en monomotores Diamond DA20, DA40, Cirrus SR20 y Tecnam P2008

· Instrucción en simuladores

· Instrucción teórica

Se busca:

· Buen nivel de inglés

· Español básico

· Resolutivo y con capacidad de trabajo en equipo. xqbhyrx

· Capacidad para poder desplazarse al puesto de trabajo.

Haga clic en "Solicitar" a continuación para enviar su candidatura. Asegúrese de que su CV está actualizado y de que ha leído primero las especificaciones del puesto.

Descripción del puesto Buscamos un/a Docente para impartir de forma presencial el Certificado de Profesionalidad en Teleasistencia, que tendrá como responsabilidad impartir clases, planificar las sesiones formativas y guiar a las y los estudiantes en su desarrollo profesional en este ámbito. Deberás fomentar un ambiente inclusivo y dinámico para garantizar un óptimo aprendizaje. El horario es de 8,30 a 14,30 de lunes a viernes en nuestro centro de formación de la C/ Arboleda, 18 en Madrid. Se trata de un contrato de prestación de servicios con un precio hora de 35 €.

Requisitos

• Certificación de la CAM para poder impartir como docente el CP de Teleasistencia
• Experiencia y aptitudes en planificación de lecciones y diseño de programas educativos eficaces.
• Habilidades sobresalientes en educación, enseñanza y formación profesional.
• Capacidades comunicativas excepcionales, con habilidades para transmitir conocimientos de manera clara y efectiva. xqbhyrx
• Se valorará experiencia previa como docente en teleasistencia y conocimientos sobre pedagogía adaptada a públicos diversos.