Analista MLOps / Ingeniero MLOps

Principales responsabilidades

- Desarrollar, desplegar y mantener aplicaciones de IA utilizando Python en entornos productivos.
- Gestionar y orquestar contenedores y despliegues mediante Kubernetes.
- Diseñar y ejecutar procesos ETL con Python y Spark para el procesamiento de datos.
- Construir y mantener APIs relacionadas con soluciones de IA/ML.
- Implementar pipelines de CI/CD y garantizar la calidad del código mediante herramientas como GitHub Actions, Sonar o Fortify.
- Colaborar con Científicos de Datos, Product Owners y equipos técnicos asegurando la operativa y monitorización en producción.

Requerimientos

Excluyentes

- Al menos 4 años de experiencia en desarrollo y mantenimiento de aplicaciones con componentes de IA.
- Experiencia con Python.
- Experiencia en Kubernetes para despliegue y gestión de aplicaciones.
- Conocimiento en SQL.
- Experiencia en procesos ETL con Python y Spark.
- Experiencia con Git y pipelines CI/CD (GitHub Actions, Sonar, Fortify o similares).
- Experiencia en despliegue, mantenimiento y monitorización de aplicaciones en producción.
- Desarrollo de APIs orientadas a IA/ML.
- Experiencia en testing de código (Pytest).
- Español obligatorio.

Deseables





- Experiencia en AWS (Step Functions) o Azure (Azure Functions, Durable Functions).
- Conocimiento en Infraestructura como Código (Terraform).
- Experiencia con herramientas como MLflow o Kubeflow.
- Experiencia en orquestación (Control-M, Airflow).
- Conocimiento en plataformas como Databricks o Cloudera.
- Experiencia con herramientas de streaming como Kafka.
- Conocimiento en herramientas de monitorización como Kibana o Dynatrace.
- Experiencia con bases de datos como ElasticSearch, MongoDB, PostgreSQL o almacenamiento tipo S3.
- Conocimientos en NLP, IA Generativa y LLMOps (Langchain, agentes, etc.).
- Experiencia en modelos supervisados y no supervisados.
- Experiencia en OCR, chatbots o soluciones RAG.
- Conocimiento en herramientas BI como Power BI.

Beneficios

- Contrato fijo con salario competitivo.
- Modalidad adaptable y posibilidad de trabajo remoto.
- Plan de carrera personalizado y formación continua.
- Participación en proyectos estables con alto componente técnico.
- Flexibilidad horaria y enfoque en la conciliación.
- Beneficios sociales adaptados a tus necesidades.

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📌 Analista mlops / ingenier@ mlops (Madrid)
🏢 Sin nombre
📍 Madrid