Madrid
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MLOps Engineer / Machine Learning Engineer
Descripción
¿Qué buscamos?
Buscamos un/a MLOps Engineer / Machine Learning Engineer con experiencia en entornos productivos, capaz de llevar modelos de machine learning desde desarrollo hasta su despliegue, monitorización y evolución.
Formarás parte de un equipo técnico trabajando en proyectos avanzados de analítica e inteligencia artificial, con foco en industrialización de modelos y plataformas de datos.
¿Qué harás en tu día a día?
Desarrollo y despliegue de soluciones de machine learning en producción
Diseño y mantenimiento de pipelines de datos y procesos automatizados
Gestión de entornos de contenedores (Docker) y orquestación (Kubernetes)
Implementación de CI/CD aplicado a modelos de ML
Monitorización de modelos (drift, retraining, rendimiento)
Trabajo con plataformas cloud (AWS, Azure o GCP)
Optimización y administración de plataformas de datos (especialmente Stratio)
¿Qué ofrecemos?
Proyecto estable y de largo recorrido en entornos de IA y analítica avanzada
Trabajo con tecnologías punteras en cloud, datos y machine learning
Entorno técnico colaborativo y en constante evolución
Modalidad de trabajo 100% remota
Requisitos mínimos
- Titulación universitaria en Ingeniería Informática, Telecomunicaciones, Matemáticas u otra disciplina STEM
- Al menos 3 años de experiencia en:
Machine Learning, Data Engineering o MLOps
Tecnologías clave:
- Python aplicado a ML o datos
- Docker y Kubernetes
- CI/CD y automatización de pipelines
- Git y herramientas de experimentación (MLflow o similares)
- Cloud (AWS, Azure o GCP)
- Monitorización de modelos en producción
Muy importante:
Experiencia en:
- Retraining de modelos
- Gestión de drift
- Operación de modelos en producción
Específico del proyecto:
Experiencia con plataforma Stratio (mínimo 3 años)
- Configuración
- Administración
- Optimización
Requisitos valorables.
- Experiencia con herramientas de MLOps y orquestación de pipelines (como Kubeflow, Airflow, MLflow o similares)
- Conocimiento en procesamiento de datos a gran escala (por ejemplo Spark o entornos distribuidos)
- Experiencia en arquitecturas de microservicios y APIs para modelos de IA
- Conocimientos en gobernanza de modelos, explicabilidad y control de drift
- Experiencia en proyectos de industrialización de machine learning (llevar modelos a producción)
- Conocimiento de prácticas DevOps aplicadas a datos e inteligencia artificia
Nuestro compromiso es promover ambientes de trabajo en los que se trate con respeto y dignidad a las personas, procurando siempre el desarrollo profesional de toda la plantilla. Garantizamos la igualdad de oportunidades en los procesos de selección, formación y promoción, ofreciendo un entorno laboral libre de cualquier tipo de discriminación por razón de género, edad, discapacidad, orientación sexual, identidad o expresión de género, estado civil o circunstancias personales o sociales.
Esta oferta está dirigida a todas las personas que cumplan con los requisitos del puesto. Se valorará especialmente que el/la candidata/a cuente con un certificado de discapacidad igual o superior al 33%, conforme a la Ley General de los Derechos de las Personas con Discapacidad (LGD).
