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:

• 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).