Elegir Capgemini significa elegir una empresa donde tendrás la libertad de diseñar tu carrera profesional como desees, con el respaldo y la inspiración de una comunidad colaborativa de colegas en todo el mundo. Aquí podrás reinventar lo que es posible. Únete a nosotros y ayuda a las organizaciones líderes en el mundo a descubrir el valor de la tecnología y construir un mundo más sostenible e inclusivo.

Tenemos un equipo de Data & AI que estará encantado de contar contigo. ¿Te apetece sumarte?

Buscamos un/a Senior MLOps Engineer con experiencia sólida en Databricks para liderar la construcción, automatización y optimización de nuestros pipelines de Machine Learning en un entorno cloud de alto rendimiento. Serás una pieza clave en la industrialización de modelos ML y en la evolución de nuestra plataforma de datos y analítica avanzada.

- Diseñar, implementar y mantener pipelines de Machine Learning escalables y robustos utilizando Databricks, MLflow y Delta Lake.
- Desarrollar prácticas MLOps avanzadas: versionado, CI/CD, automatización, monitoreo y gobernanza de modelos.
- Colaborar con equipos de Data Science, Data Engineering y Arquitectura para asegurar despliegues eficientes, reproducibles y seguros.
- Optimizar costes, rendimiento y trazabilidad en entornos cloud (Azure/AWS).
- Definir buenas prácticas y estándares de ingeniería aplicada a ML.
- Gestionar y mejorar la infraestructura necesaria para el ciclo de vida completo del modelo.
- Aportar visión técnica, mentoría y liderazgo en iniciativas de MLOps dentro del área.
- +4–5 años de experiencia en entornos de MLOps o Machine Learning Engineering.
- Dominio experto de Databricks (Jobs, Workflows, Repos, Model Serving).
- Conocimientos sólidos de CI/CD (Azure DevOps / GitHub Actions / Jenkins).
- Experiencia en despliegues de ML en Azure, AWS o GCP.
- Familiaridad con contenedores y orquestación (Docker, Kubernetes).
- Conocimiento de prácticas de observabilidad: logging, métricas, monitorización y alertas.

Requisitos valorables:





- Certificaciones en Databricks o Cloud.-
- Experiencia trabajando con equipos de Data Science.

Valoramos todas las candidaturas y ofrecemos formación presencial, online y certificaciones. Aunque no cumplas el 100% de los requisitos, ¡queremos conocerte!

¿Qué te gustará de trabajar aquí?

- Proyectos variados y desafiantes: Trabajarás en retos multisectoriales, evitando la rutina y exponiéndote a tecnologías diversas.
- Flexibilidad y modelo híbrido: Cultura orientada al equilibrio vida‑trabajo.

- Participación real en proyectos con IA generativa, Business AI y tecnologías emergentes del dato.

- Diversidad de clientes e innovación constante: Proyectos de impacto real con organizaciones líderes.
- Entornos colaborativos e inclusivos: Equipos dinámicos, multiculturales y orientados al crecimiento.
- Crecimiento profesional y “challenge” técnico: Autonomía, mentoring, certificaciones y oportunidades de ampliar tu rol dentro del área de Data & AI.

¿Por qué Capgemini? Nuestros compromisos y prioridades

Nuestro Plan de Igualdad y Código Ético garantizan procesos inclusivos y libres de discriminación, potenciando el talento, en un entorno multicultural y accesible para personas con discapacidad (valoramos positivamente disponer de certificado de discapacidad).

Capgemini es un socio general en transformación empresarial y tecnológica, que ayuda a las organizaciones a acelerar su doble transición hacia un mundo digital y sostenible, generando un impacto tangible tanto en las empresas como en la sociedad. Somos un grupo responsable y diverso, con 340.000 profesionales en más de 50 países. Con más de 55 años de trayectoria, nuestros clientes confían en Capgemini para aprovechar el valor de la tecnología y cubrir todas sus necesidades de negocio. Ofrecemos soluciones completas que abarcan desde la estrategia y el diseño hasta la ingeniería, impulsadas por nuestras capacidades líderes en inteligencia artificial, IA generativa, cloud y datos, junto con un profundo conocimiento del sector y una sólida red de partners.

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📌 MLOPs Engineer (Madrid)
🏢 Capgemini
📍 Madrid