Elegir Capgemini significa elegir una empresa donde tendrás la libertad de diseñar tu carrera competente 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?
¿Cuál será tu rol?
Buscamos un/a Consultor/a MLOps responsable de definir, implantar y coordinar los procesos y herramientas necesarios para industrializar el ciclo de vida de los modelos de machine learning. Este rol garantiza la escalabilidad, trazabilidad y eficiencia de los modelos en producción mediante prácticas robustas de automatización, gobernanza y monitorización.
Responsabilidades principales:
- Diseñar e implementar pipelines de MLOps end-to-end (entrenamiento, validación, despliegue y monitorización).
- Definir e implantar estándares de versionado de modelos, datos y código.




- Automatizar procesos de CI/CD para modelos de ML.
- Coordinar el despliegue de modelos en entornos productivos (cloud, on-premise o híbridos).
- Implementar sistemas de monitorización de modelos (performance, drift, calidad de datos).
- Asegurar la trazabilidad y gobierno del ciclo de vida de los modelos.
- Colaborar con equipos de Data Science, Data Engineering y IT para la integración de soluciones.
- Evaluar e integrar herramientas del ecosistema MLOps (MLflow, Kubeflow, Airflow, etc.).
- Definir buenas prácticas de seguridad, reproducibilidad y escalabilidad.

Tu perfil:
Requisitos obligatorios:
- Experiencia en implementación de soluciones MLOps en entornos productivos.
- Conocimiento de arquitecturas de datos y plataformas cloud (Azure, AWS, GCP).
- Experiencia con herramientas de automatización y orquestación (CI/CD, pipelines).
- Conocimientos en contenedores (Docker) y orquestadores

📌 Aws Engineer, DevOps, Machine Learning (Madrid)
🏢 Capgemini
📍 Madrid