¿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





Ambiente 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 Principal

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 Relevante

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 eje

📌 Mlops Engineer Madrid
🏢 eXperience IT Solutions
📍 Madrid