NEORIS ahora parte de EPAM es un acelerador Digital que ayuda a las compañías a entrar en el futuro, con más de 20 años de experiência como Socios Digitales de algunas de las compañías más importantes del mundo. Somos más de 4,000 profesionales en 11 países, con una cultura multicultural y de startup donde fomentamos la innovación, el aprendizaje continuo y la generación de soluciones de alto impacto para nuestros clientes.
Principales responsabilidades:
- Diseñar e implementar pipelines de Machine Learning para entrenamiento, validación y despliegue en entornos productivos.
- Construir y mantener pipelines ETL/ELT, procesos de control de calidad de datos y feature pipelines utilizando Spark.
- Gestionar el versionado y la reproducibilidad de código, datos, modelos y experimentos en entornos Python.
- Automatizar procesos de testing, entrenamiento y despliegue mediante prácticas de CI/CD y Continuous Training.
- Implementar y operar servicios de modelos en modalidad batch y online, asegurando baja latencia, escalabilidad y mecanismos de rollback.
- Desplegar y administrar soluciones en entornos cloud (AWS, Azure o GCP) utilizando contenedores Docker y orquestación con Kubernetes, garantizando observabilidad, monitoreo de métricas técnicas y de negocio, detección de drift y cumplimiento de estándares de seguridad y compliance.
Requerimientos:
Excluyentes:
- Experiência mínima de 3 a 5 años en roles de ML Engineer, MLOps Engineer o Data Engineer con foco en producción.
- Conocimiento sólido de fundamentos de Machine Learning (overfitting, underfitting, métricas de evaluación, data/model drift).
- Experiência práctica en desarrollo con Python para pipelines de datos y ML.
- Experiência en ingeniería de datos y construcción de pipelines ETL/ELT en entornos distribuidos (Spark).
- Experiência en despliegue de modelos en producción (batch y/o real-time).
- Experiência con entornos cloud (AWS, Azure o GCP).
- Experiência en contenedores Docker y orquestadores como Kubern
📌 Ml/mlops Engineer (Madrid)
🏢 Neoris
📍 Madrid