Únete a Amaris Consulting y trabaja en plataformas de banca digital que dan servicio a miles de usuarios en todo el mundo. Forma parte de un equipo internacional, crece en un entorno ágil y desarrolla tu carrera dentro de un grupo integral que valora la innovación, la colaboración y el talento.

? Tu misión y tu impacto
Como MLOps Engineer, tendrás un papel clave en la puesta en producción, operación y evolución de soluciones de Machine Learning. Trabajarás junto a equipos de Data Science, Data Engineering, Software Engineering y Cloud para crear plataformas que permitan entrenar, desplegar y monitorizar modelos de forma segura y fiable.
Tu trabajo cubrirá todo el ciclo de vida del modelo, desde la preparación de los entornos y los datos hasta el seguimiento del rendimiento en producción.

✅ Lo que buscamos
- 4–6 años de experiencia en posiciones de MLOps, ML Platform Engineering, DevOps especializado en Machine Learning o similares.
- Experiencia con Python y automatización de procesos.
- Conocimiento práctico del ciclo de vida de modelos de Machine Learning.




- Experiencia con herramientas como MLflow, Kubeflow, Airflow, Argo Workflows u otras plataformas similares.
- Experiencia trabajando con Docker y Kubernetes.
- Conocimientos de CI/CD aplicados a código, datos y modelos.
- Experiencia en entornos cloud, preferiblemente Azure, aunque también valoramos experiencia con AWS o GCP.
- Familiaridad con servicios como Azure Machine Learning, Azure Kubernetes Service, Azure DevOps, Azure Container Registry o equivalentes.
- Conocimientos de Infraestructura como Código, especialmente Terraform, Bicep o herramientas similares.
- Experiencia con repositorios de modelos, control de versiones, gestión de artefactos y trazabilidad de experimentos.
- Conocimientos de monitorización, logging y alertas para modelos y servicios de inferencia.
- Nivel de inglés profesional para colaborar con equipos internacionales.

? Lo que harás
- Diseñar y mantener plataformas para el entrenami

📌 Consultor de Aprendizaje Automático (Madrid)
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📍 Madrid