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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, Dev Ops 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 Dev Ops, 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 entrenamiento, validación y desplie

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