Job Description Elegir Capgemini significa elegir una empresa donde tendrás la libertad de diseñar tu carrera competente 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.
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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.
Responsabilidades 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.
Requisitos +4–5 años de experiencia en entornos de MLOps o Machine Learning Engineering.
Dominio experto de Databricks (Jobs, Workflows, Repos, Model Serving).
Experiencia con MLflow, Delta Lake y Spark.
Conocimientos sólidos de CI/CD (Azure DevOps / GitHub Actions / Jenkins).
Experiencia en despliegues de ML en Azure, AWS o GCP.
Buen nivel en Python y SQL.
Familiaridad con contenedores y orquestación (Docker, Kubernetes).
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