Elegir Capgemini significa elegir una empresa donde tendrás la libertad de diseñar tu carrera profesional 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.Tenemos un equipo de Data & AI que estará encantado de contar contigo. ¿Te apetece sumarte?
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 fundamental en la industrialización de modelos ML y en la evolución de nuestra plataforma de datos y analítica avanzada.
¿Cuál será tu rol?
• 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.
Tu perfil:
• +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).• C

📌 Consultor MLOps (Madrid)
🏢 Capgemini
📍 Madrid