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CAPITOLE CONSULTING sigue creciendo y queremos hacerlo contigo
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Buscamos un/a MLOps – Software Engineer
para incorporarse a un proyecto del
sector bancario
, dentro de un equipo enfocado en soluciones de
Data e IA
.

El proyecto combina
MLOps/DevOps e ingeniería de software
, con especial foco en desarrollar servicios productivos, definir estándares de desarrollo y asegurar que las aplicaciones cumplen los requisitos de calidad, seguridad, escalabilidad y eficiencia antes de llegar a producción.

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¿Qué harás?
- Colaboración con los diferentes squads del departamento para gestionar el
despliegue de aplicaciones en GCP y OpenShift on-premise
.
- Gestión de los recursos necesarios para llevar los servicios a producción:
secrets, variables de ambiente, configuraciones y recursos de infraestructura
.
- Creación y mantenimiento de
pipelines y flujos CI/CD
.
- Revisión y adaptación de servicios para garantizar que cumplen los
arquetipos y estándares de desarrollo
definidos.
- Desarrollo y arquitectura de
software productivo
orientado a Data e IA.
- Diseño y desarrollo de




APIs y servicios REST
con Python.
- Creación de herramientas internas para facilitar el trabajo de los equipos de desarrollo, incluyendo soluciones de
logging y monitorización
.
- Definición y evolución de
arquetipos, patrones y guías de estilo
para los desarrollos del departamento.
- Revisión de los servicios desde el punto de vista de
seguridad, eficiencia, escalabilidad y mantenibilidad
.
- Participación en la evolución tecnológica de los sistemas y flujos de trabajo asociados a las nuevas necesidades de
IA
.

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¿Qué buscamos?
- Experiencia en un perfil
mixto de MLOps/DevOps + Software Engineering
.
- GCP imprescindible
, con experiencia real en entornos productivos.
- Experiencia sólida desarrollando con
Python
.
- Experiencia trabajando con
Docker
y despliegue de aplicaciones contenerizadas.
- Experiencia desarrollando
APIs REST
, idealmente con
Flask + Gunicorn
.
- Conocimientos de
CI/CD
, espe

📌 MLOPS - Software Engineer (Madrid)
🏢 Capitole
📍 Madrid