Senior Machine Learning Engineer · MLOps end-to-end ?

En Shakers colaboramos con una fintech española en pleno scale-up para incorporar a su primera persona especializada en Machine Learning. Un rol senior, autónomo y con impacto directo: productivizar los modelos de riesgo y montar desde cero la plataforma de MLOps sobre la que la compañía escalará. El reto

Hoy existen modelos de análisis de riesgo validados en su primera versión, pero viven todavía cerca del notebook.

Tu misión es llevarlos a producción con impacto a escala y, sobre todo, construir una vez la base reutilizable (pipelines de entrenamiento y despliegue, feature/serving, versionado de modelos y datos) para que generar el siguiente modelo sea veloz y no haya que rehacer el trabajo cada vez. Trabajarás codo a codo con el CTO y con Producto, Diseño y Data, con autonomía real sobre un área que hoy no tiene especialista. Responsabilidades

Llevar a producción modelos de riesgo con impacto a escala.

Diseñar y construir la plataforma de MLOps reutilizable (pipelines, feature store, serving, versionado de modelos y datos).

Desplegar y reentrenar el mismo modelo en modo multitenant, gestionando el ciclo de vida por cliente.

Montar monitorización de drift, reentrenamiento (continuo o por señal) y métricas de performance.

Operar lo que construyes con observabilidad, auditabilidad y guardrails de seguridad y compliance como ciudadanos de primera clase.

Traducir necesidades de negocio y producto en propuestas técnicas y ejecutarlas. Requisitos





Trayectoria senior como Machine Learning Engineer con modelos en cargas productivas reales, más allá de pruebas de concepto.

MLOps end-to-end: CI/CD de modelos, versionado de modelos y datos, monitorización, detección de drift, reentrenamiento y métricas.

Python sólido y experiencia práctica con frameworks de ML.

Cloud productiva, idealmente AWS (Lambda, ECS/Fargate, Step Functions, S3) y/o plataformas de datos tipo Databricks (Unity Catalog, dbt, arquitectura medallion).

Ownership alto: entiendes el problema, lo diseñas y lo resuelves con guías mínimas.

Experiencia colaborando con Producto y stakeholders no técnicos, con capacidad de comunicar ideas complejas (también en pizarra). Se valora

Perfil híbrido ML + AI/GenAI (LLMs, RAG, agentes) llevado a producción.

Conocimientos de fintech, contabilidad o fiscalidad.

Observabilidad (OpenTelemetry, Grafana, PostHog) y gobierno del dato / lineage (Unity Catalog).

Requisitos regulatorios de ML en fintech (EU AI Act, DORA, GDPR). ¿Por qué este proyecto?

Largo plazo, en remoto y full-time.

Eres la primera persona de ML: sientas las bases de la IA en la compañía y, potencialmente, lideras el equipo que crezca sobre ellas.

Visibilidad directa con el CTO y stack moderno (AWS, Databricks/Unity Catalog, Python). Si esto encaja contigo o con alguien de tu entorno, aplica o comparte. Nos ponemos en contacto enseguida ? #MachineLearning #MLOps #AWS #Databricks #Python #Freelance #Shakers

📌 Senior Machine Learning Engineer (España)
🏢 Shakers
📍 España