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MLflow

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Azure

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MLOps

,

Platform Engineering

o

SRE aplicado a ML/IA

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Databricks

y

MLflow

en entornos productivos. Conocimientos avanzados de

CI/CD

, automatización y promoción de entornos. Experiencia demostrable en

Azure

(imprescindible); AWS valorable. Infraestructura como código ( Terraform

o similares). Experiencia con

Kubernetes

y herramientas de observabilidad. Inglés mínimo

B2

(ideal

C2

).

Responsabilidades: Diseñar, construir y evolucionar la

plataforma MLOps

para modelos y agentes de IA.



Definir estándares de

CI/CD

, promoción de entornos y patrones de despliegue (canary, rollback, releases inmutables). Implementar

evaluación, monitorización y drift detection

mediante MLflow y Mosaic. Operar topologías de

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en Databricks Serverless y Kubernetes/Seldon. Integrar

Unity Catalog

(lineage, policies, gobernanza) en pipelines y procesos de entrega. Asegurar SLOs de plataforma: latencia, fiabilidad, costes y capacidad. Contribuir a la observabilidad end‑to‑end con herramientas compatibles con OpenTelemetry.

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