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¿Cuál será tu rol?

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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 (Kubernetes)

📌 MLOps Engineer (Cequeliños)
🏢 Capgemini
📍 Cequeliños